Jak exportovat data z R do CSV a Excelu

Jak exportovat data z R

V tomto tutoriálu se naučíme exportovat data z prostředí R do různých formátů.

Chcete-li exportovat data na pevný disk, potřebujete cestu k souboru a příponu. Za prvé, cesta je místo, kde budou data uložena. V tomto tutoriálu uvidíte, jak ukládat data na:

• Pevný disk
• Google Drive
• Dropbox

Za druhé, R dokáže data zapisovat v mnoha formátech. Tento tutoriál se zabývá základními příponami souborů:

• csv
• XLSX
• RDS
• SAS
• SPSS
• STATISTA

Každý export má stejný tvar: jedno volání funkce, datový rámec a cílová cesta.

Export na pevný disk

Pro začátek můžete data uložit přímo do pracovního adresáře. Následující kód vypíše cestu k vašemu pracovnímu adresáři:

directory <- getwd()
directory

Výstup:

## [1] "/Users/15_Export_to_do"

Pokud nezadáte úplnou cestu, každý soubor se zapíše do daného pracovního adresáře. Výchozí nastavení se liší v závislosti na systému, obvykle se jedná o domovskou složku uživatele na macOS a Linux a složka Dokumenty na Windows, ale getwd() vám vždycky ukáže aktuální hodnotu. Změňte ji pomocí setwd() nebo jednoduše předejte funkci write úplnou cestu.

setwd("/Users/USERNAME/Downloads")

Vytvořte datový rámec

Nejprve si z datové sady mtcars vytvořte malý datový rámec: průměr spotřeby paliva (mpg) a spotřeby paliva (disp) seskupené podle převodového stupně.

library(dplyr)
df <-mtcars %>%
    select(mpg, disp, gear) %>%
    group_by(gear) %>%
    summarize(mean_mpg = mean(mpg), mean_disp = mean(disp))
df

Výstup:

## # A tibble: 3 x 3
##	gear mean_mpg mean_disp
##	<dbl>	<dbl>	<dbl>
## 1	3 16.10667  326.3000
## 2 	4 24.53333  123.0167
## 3	5 21.38000  202.4800

Tabulka obsahuje tři řádky a tři sloupce. Soubor CSV můžete vytvořit pomocí funkce write.csv v R.

Jak exportovat DataFrame do souboru CSV v R

Základní syntaxe write.csv v R pro export DataFrame do CSV v R:

write.csv(df, path)
arguments
-df: Dataset to save. Need to be the same name of the data frame in the environment.
-path: A string. Set the destination path. Path + filename + extension i.e. "/Users/USERNAME/Downloads/mydata.csv" or the filename + extension if the folder is the same as the working directory

Příklad:

write.csv(df, "table_car.csv")

Code Vysvětlení

• write.csv(df, “table_car.csv”): Vytvořte soubor CSV na pevném disku:
  • df: název datového rámce v prostředí
  • „table_car.csv“: Pojmenujte soubor table_car a uložte jej jako csv

HodnoceníFunkce write.csv2() zapíše stejný soubor s použitím středníku jako oddělovače polí a čárky jako desetinné čárky, což je konvence ve velké části kontinentální Evropy.

write.csv2(df, "table_car.csv")

HodnoceníPouze pro pedagogické účely jsme vytvořili funkci s názvem open_folder(), která otevře složku adresáře. Stačí spustit níže uvedený kód a podívat se, kde je soubor CSV uložen. Měli byste vidět soubor s názvem table_car.csv.

# Run this code to create the function
open_folder <-function(dir){
	if (.Platform['OS.type'] == "windows"){
	shell.exec(dir)  
	} else {
	system(paste(Sys.getenv("R_BROWSER"), dir))
  }
}
# Call the function to open the folder
open_folder(directory)

Jak exportovat datový rámec do souboru aplikace Excel v jazyce R

Export do Excelu je jednoduchý Windows a o něco složitější macOSOba používají knihovnu xlsx a rozdíl je pouze v instalaci, protože xlsx závisí na Java. Java musí být přítomen ve stroji před načtením balíku.

Windows uživatelé

On Windows, nainstalujte knihovnu přímo pomocí conda:

conda install -c r r-xlsx

Jakmile je knihovna nainstalována, metoda write.xlsx() vytvoří v pracovním adresáři nový sešit aplikace Excel:

library(xlsx)
write.xlsx(df, "table_car.xlsx")

Pokud jste uživatelem Mac OS, musíte postupovat takto:

• Krok 1: Nainstalujte nejnovější verzi Java
• Krok 2: Nainstalujte knihovnu rJava
• Krok 3: Nainstalujte knihovnu xlsx

Krok 1) Mohl bys stáhnout Java od úředníka Oracle web a nainstalujte jej.

Můžete se vrátit do Rstudia a zkontrolovat, kterou verzi Java je nainstalován.

system("java -version")

Jakékoli nedávné Java uvolnění funguje. Pokud příkaz nic nehlásí, Java není nainstalován a balíček xlsx se nepodaří načíst.

Krok 2) Musíte nainstalovat rjavu v R. Doporučujeme vám nainstalovat R a Rstudio s Anacondou. Anaconda spravuje závislosti mezi knihovnami. V tomto smyslu Anaconda zvládne složitosti z rJava instalace.

Nejprve musíte aktualizovat conda a poté nainstalovat knihovna. Další dva řádky kódu můžete zkopírovat a vložit do terminálu.

conda update conda
conda install -c r r-rjava

Dále otevřete rjavu v Rstudiu

library(rJava)

Krok 3) Konečně je čas nainstalovat xlsx. Opět můžete použít Conda udělat to:

conda install -c r r-xlsx

Stejně jako uživatelé systému Windows můžete ukládat data pomocí funkce write.xlsx()

library(xlsx)

Výstup:

## Loading required package: xlsxjars

write.xlsx(df, "table_car.xlsx")

Export dat z R do jiného softwaru

Export dat do jiného softwaru je stejně jednoduchý jako jejich import. Knihovna „útočiště“ poskytuje pohodlný způsob exportu dat do

• spss
• sas
• stata

Nejprve naimportujte knihovnu. Pokud nemáte „útočiště“, můžete jít zde nainstalovat.

library(haven)

soubor SPSS

Níže je uveden kód pro export dat do softwaru SPSS:

write_sav(df, "table_car.sav")

Soubor SAS

Stejně jednoduše jako spss můžete exportovat do sas

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

Soubor STATA

Knihovna Haven konečně umožňuje zápis souboru .dta.

write_dta(df, "table_car.dta")

Jak exportovat data do nativních formátů R

Pokud chcete objekt ponechat uvnitř R, a ne ho předat jinému programu, použijte jeden ze dvou nativních formátů. Funkce save() zapíše jeden nebo více pojmenovaných objektů do souboru .RData:

save(df, file ='table_car.RData')

Alternativou je saveRDS(), která ukládá přesně jeden objekt a umožňuje čtečce zvolit si jeho název při cestě zpět:

# One object, name chosen at read time
saveRDS(df, file = "table_car.rds")
my_data <- readRDS("table_car.rds")

# Several objects, original names restored
save(df, directory, file = "workspace.RData")
load("workspace.RData")

Ve skriptech preferujte funkci saveRDS(), protože funkce load() může tiše přepsat existující objekt se stejným názvem. Oba formáty zachovávají úrovně faktorů, řazení a atributy beze změny, což CSV nedokáže.

Soubory vytvořené výše můžete zkontrolovat v aktuálním pracovním adresáři

Interakce s cloudovými službami

V neposlední řadě, R je vybaven fantastickými knihovnami pro interakci se službami cloud computingu. Poslední část tohoto tutoriálu se zabývá exportem/importem souborů z:

• Google Drive
• Dropbox

HodnoceníTato část tutoriálu předpokládá, že máte účet u Google a Dropbox. Pokud ne, můžete jej rychle vytvořit pro – Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=en - Dropbox: https://www.dropbox.com/h

Google Drive

Abyste získali přístup k funkci umožňující interakci, musíte si nainstalovat knihovnu googledrive Google Drive.

Knihovna zatím není v Anacondě k dispozici. Můžete jej nainstalovat pomocí kódu níže v konzole.

install.packages("googledrive")

a otevřete knihovnu.

library(googledrive)

Pro uživatele, kteří nepoužívají Condu, je instalace knihovny snadná, můžete použít install.packages('NÁZEV BALÍČKU') s názvem balíčku v uvozovkách uvnitř závorek. R jej nainstaluje do prvního umístění vráceného funkcí .libPaths().

Nahrát do Google Drive

Nahrání souboru do Google disk, musíte použít funkci drive_upload().

Pokaždé, když restartujete Rstudio, budete vyzváni k povolení přístupu k tidyverse Google Drive.

Základní syntaxe drive_upload() je

drive_upload(file, path = NULL, name = NULL)
arguments:
- file: Full name of the file to upload (i.e., including the extension)
- path: Location of the file- name: You can rename it as you wish. By default, it is the local name.

Po spuštění kódu musíte potvrdit několik otázek

drive_upload("table_car.csv", name = "table_car")

Výstup:

## Local file: 
## * table_car.csv 
## uploaded into Drive file: 
## * table_car: 1hwb57eT-9qSgDHt9CrVt5Ht7RHogQaMk 
## with MIME type: 
## * text/csv

Zadáním 1 do konzoly potvrďte přístup

Poté budete přesměrováni na Google API pro povolení přístupu. Klikněte na Povolit.

Po dokončení ověřování můžete prohlížeč ukončit.

V konzoli Rstudia si můžete prohlédnout shrnutí provedeného kroku. Google Soubor umístěný lokálně na disku byl úspěšně nahrán. Google každému souboru na disku přiřadil ID.

Tento soubor můžete vidět v Google Spreadsheet.

drive_browse("table_car")

Výstup:

Budete přesměrováni na Google Spreadsheet

Importovat z Google Drive

Stahování podle ID souboru je spolehlivá cesta. Pokud znáte název souboru, nejprve zjistěte jeho ID:

Hodnocení: V závislosti na vašem internetovém připojení a velikosti vašeho Disku to chvíli trvá.

x <-drive_get("table_car")
as_id(x)

ID jste uložili do proměnné x. Funkce drive_download() umožňuje stahování souboru z Google Drive.

Základní syntaxe je:

drive_download(file, path = NULL, overwrite = FALSE)
arguments:
- file:  Name or id of the file to download
-path: Location to download the file. By default, it is downloaded to the working directory and the name as in Google Drive
-overwrite = FALSE: If the file already exists, don't overwrite it. If set to TRUE, the old file is erased and replaced by the new one.

Konečně si můžete stáhnout soubor:

download_google <- drive_download(as_id(x), overwrite = TRUE)

Code Vysvětlení

• drive_download(): Funkce pro stažení souboru Google Drive
• as_id(x): Použijte ID k procházení souboru Google Drive
• overwrite = TRUE: Pokud soubor existuje, přepište jej, jinak se provádění zastaví Chcete-li zobrazit název souboru lokálně, můžete použít:

Výstup:

Soubor je uložen ve vašem pracovním adresáři. Před otevřením v R nezapomeňte přidat příponu souboru. Celý název můžete vytvořit pomocí funkce paste() (např. table_car.csv).

google_file <-download_google$local_path
google_file
path <-paste(google_file, ".csv", sep = "")
google_table_car <-read.csv(path)
google_table_car

Výstup:

##   X gear mean_mpg mean_disp
## 1 1    3 16.10667  326.3000
## 2 2    4 24.53333  123.0167
## 3 3    5 21.38000  202.4800

Nakonec můžete soubor z vašeho Google řídit.

## remove file
drive_find("table_car") %>%drive_rm()

Výstup:

Mazání je zpracováváno asynchronně pomocí Google, takže zmizení souboru může chvíli trvat.

Exportovat do Dropbox

R interaguje s Dropbox prostřednictvím knihovny rdrop2. Knihovna není k dispozici ani v Anacondě. Můžete jej nainstalovat přes konzolu

install.packages('rdrop2')

library(rdrop2)

Udělujete dočasný přístup k Dropbox s vašimi přihlašovacími údaji. Po ověření může R vytvářet, odstraňovat, nahrávat a stahovat soubory ve vašem Dropbox.

Nejprve musíte udělit přístup ke svému účtu. Pověření se ukládají do mezipaměti během celé relace.

drop_auth()

Budete přesměrováni na Dropbox pro potvrzení ověření.

Zobrazí se potvrzovací stránka. Můžete jej zavřít a vrátit se do R

Složku můžete vytvořit pomocí funkce drop_create().

• drop_create('my_first_drop'): Vytvořte složku v první větvi Dropbox
• drop_create('First_branch/my_first_drop'): Vytvořte složku v existující složce First_branch.

drop_create('my_first_drop')

Výstup:

In DropBox

Chcete-li nahrát soubor .csv do svého Dropbox, použijte funkci drop_upload().

Základní syntaxe:

drop_upload(file, path = NULL, mode = "overwrite")
arguments:
- file: local path
- path: Path on Dropbox 
- mode = "overwrite":  By default, overwrite an existing file. If set to `add`, the upload is not completed.

drop_upload('table_car.csv', path = "my_first_drop")

Výstup:

U DropBox

Můžete číst soubor csv z Dropbox pomocí funkce drop_read_csv()

dropbox_table_car <-drop_read_csv("my_first_drop/table_car.csv")
dropbox_table_car

Výstup:

##   X gear mean_mpg mean_disp
## 1 1    3 16.10667  326.3000
## 2 2    4 24.53333  123.0167
## 3 3    5 21.38000  202.4800

Když skončíte s používáním souboru a chcete jej smazat. Musíte napsat cestu k souboru ve funkci drop_delete()

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

Výstup:

Je také možné smazat složku

drop_delete('my_first_drop')

Výstup:

Export dat z R: Referenční příručka funkcí

Všechny exportní funkce použité v tomto tutoriálu jsou uvedeny níže:

Nejčastější dotazy