为什么 write.csv 和 read.csv 不一致？ [关闭]

问题很简单，考虑下面的例子：

m <- head(iris)
write.csv(m, file = 'm.csv')
m1 <- read.csv('m.csv')

这样做的结果是m1与原始对象不同m因为它有一个名为“X”的新第一列。如果我真的想让它们相等，我必须使用额外的参数，就像这两个例子一样：

write.csv(m, file = 'm.csv', row.names = FALSE)
# and then
m1 <- read.csv('m.csv')

or

write.csv(m, file = 'm.csv')
m1 <- read.csv('m.csv', row.names = 1)

问题是，造成这种差异的原因是什么？特别是，为什么如果write.csv and read.csv据说是为了遵守 Excel 约定，但不导入最初导出的同一对象？对我来说，这是一种非常违反直觉的行为，非常不可取。

（如果我使用这些函数的 csv2 变体，结果会完全相同）

提前致谢！

这些是数据框m and m1如果您不想使用 R 来查看示例：

> m
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

> m1
  X Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

这是我的猜测...

write.table将 data.frame 写入文件，并且 data.frames 始终具有行名称，因此默认情况下不写入行名称将丢弃信息。 （是的，write.table还将编写一个矩阵，并且矩阵不必具有行名称，但 data.frames 可能比矩阵使用得更频繁。）

read.table返回 data.frame 但 CSV 文件没有任何行名称的概念，因此有人可能会认为默认情况下假设 CSV 的第一列是行名称是违反直觉的。

现在可能有一种方法可以使这两个函数保持一致，但我认为写入文本文件并不是将数据从一个 R 会话输出/输入到另一个 R 会话的最佳方法。使用起来更安全/更快save, load, saveRDS, readRDS, etc.