本节书摘来自华章出版社《R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例》一 书中的第2章，第2.3节，作者：（澳）Yanchang Zhao，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.3　从SAS中导入数据

foreign包[R-core，2012]提供了函数read.ssd()，该函数可以将SAS中的数据集（.sas7bdat文件）导入R中。下面是成功导入数据所需要遵循的几个关键点：
你的计算机中必须成功安装了SAS，函数read.ssd()将调用SAS来读取SAS数据集，并将读取的数据集导入R中。
SAS数据集的文件名长度不能超过8个字符。否则，数据的导入将会失败。而从.CSV文件中导入数据集时没有该限制。
在数据导入的过程中，如果变量名超过8个字符将会被截断为8个字符的长度，这样将导致无法正确理解变量的含义。一种解决办法就是从.CSV文件中单独地导入变量名，这样可以保持完整的变量名。
一个只包含了变量名的空.CSV文件可以通过以下方式创建。
1）从dumData中创建一个空的SAS表dumVariables：

2）将表dumVariables导出到一个.CSV文件中。
下面是演示从SAS数据集导入数据的例子。假设在文件夹“Current working directory/data”中有一个名为“dumData.sas7bdat”的SAS数据文件和一个名为“dumVariables.csv”的.CSV文件。

注意，上面例子中的变量名已经被截断，完整的变量名使用下面的代码从一个.CSV文件导入。

尽管可以将SAS数据集先导入一个.CSV文件中再从.CSV文件导入R中，但是这种做法对于具有某种特定格式的数据存在一些问题，例如一个数值型变量的值为“$100 000”，这种情况下最好是从“.sas7bdat”文件导入，但是变量名可能需要使用上面的方式单独导入R中。
另一种从SAS数据集中导入数据的方法是使用函数read.xport()来读取一个SAS转换（XPORT）格式的文件。