Kuidas eksportida andmeid R-ist CSV-sse ja Excelisse

Kuidas eksportida andmeid R-st

Selles õpetuses õpime eksportima andmeid R keskkonnast erinevatesse vormingutesse.

Andmete eksportimiseks kõvakettale on vaja failiteed ja laiendit. Esiteks on tee asukoht, kuhu andmed salvestatakse. Selles õpetuses näete, kuidas salvestada andmeid:

• Kõvaketas
• Google Drive
• Dropbox

Teiseks, R saab andmeid paljudes vormingutes välja kirjutada. See õpetus hõlmab olulisi faililaiendeid:

• csv
• xlsx
• RDS
• SAS
• SPSS
• STATA

Iga eksport järgib sama kuju: üks funktsioonikutse, andmekaader ja sihtkoha tee.

Ekspordi kõvakettale

Alustuseks saate salvestada andmed otse töökataloogi. Järgmine kood prindib teie töökataloogi tee:

directory <- getwd()
directory

Väljund:

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

Kui te ei sisesta täielikku teed, kirjutatakse iga fail sellesse töökataloogi. Vaikimisi on see süsteemiti erinev, tavaliselt on see kasutaja kodukaust arvutis. macOS ja Linux ning kaust Dokumendid saidil Windows, aga getwd() näitab alati praegust väärtust. Muuda seda setwd() abil või anna lihtsalt täielik tee kirjutamisfunktsioonile.

setwd("/Users/USERNAME/Downloads")

Loo andmeraam

Esmalt looge väike andmestik: MTCAR-i andmestikust käigu järgi rühmitatud kütusekulu ja disp keskmine.

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

Väljund:

## # 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

Tabel sisaldab kolme rida ja kolme veergu. Saate luua CSV-faili funktsiooniga write.csv lahtris R.

Kuidas eksportida DataFrame'i CSV-faili R

Faili write.csv põhisüntaks R-is DataFrame'i eksportimiseks CSV-vormingusse R-is:

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

Näide:

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

Code Selgitus

• write.csv(df, "table_car.csv"): looge kõvakettale CSV-fail:
  • df: andmeraami nimi keskkonnas
  • "table_car.csv": andke failile nimi table_car ja salvestage see csv-vormingus

märkused: write.csv2() kirjutab sama faili, kasutades väljade eraldajana semikoolonit ja kümnendkohtade eraldajana koma, mis on tavaks suures osas Mandri-Euroopast.

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

märkusedAinult pedagoogilistel eesmärkidel lõime funktsiooni nimega open_folder(), mis avab teie jaoks kataloogi. Teil tuleb lihtsalt käivitada allolev kood ja vaadata, kuhu CSV-fail on salvestatud. Peaksite nägema faili nimega 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)

Kuidas eksportida DataFrame'i Exceli faili R-is

Excelisse eksportimine on imelihtne Windows ja veidi keerulisem macOSMõlemad kasutavad xlsx teeki ja erinevus seisneb ainult installimises, kuna xlsx sõltub Java. Java peab enne paki laadimist masinal olemas olema.

Windows Kasutajad

On Windows, installige teek otse conda abil:

conda install -c r r-xlsx

Kui teek on installitud, loob write.xlsx() töökausta uue Exceli töövihiku:

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

Kui olete Mac OS-i kasutaja, peate järgima neid samme.

• 1. toiming: installige rakenduse uusim versioon Java
• 2. samm: installige raamatukogu rJava
• 3. samm: installige raamatukogu xlsx

Step 1) Võiksid alla laadida Java ametlikult Oracle saidile ja installige see.

Võite minna tagasi Rstudiosse ja kontrollida, milline versioon Java on paigaldatud.

system("java -version")

Kõik hiljutised Java vabastamine toimib. Kui käsk ei anna midagi teada, Java pole installitud ja xlsx-paketi laadimine ebaõnnestub.

Step 2) Rjava peate installima R-i. Soovitasime installida R ja Rstudio koos Anacondaga. Anaconda haldab raamatukogude vahelisi sõltuvusi. Selles mõttes saab Anaconda r-i keerukustega hakkamaJava paigaldus.

Kõigepealt peate Conda värskendama ja seejärel installima raamatukogu. Saate terminali kopeerida ja kleepida kaks järgmist koodirida.

conda update conda
conda install -c r r-rjava

Järgmisena avage Rstudios rjava

library(rJava)

Step 3) Lõpuks on aeg installida xlsx. Taaskord saate kasutada konda seda teha:

conda install -c r r-xlsx

Nii nagu Windowsi kasutajad, saate salvestada andmeid funktsiooniga write.xlsx()

library(xlsx)

Väljund:

## Loading required package: xlsxjars

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

Andmete eksportimine R-st erinevasse tarkvara

Andmete eksportimine erinevatesse tarkvaradesse on sama lihtne kui nende importimine. Raamatukogu "haven" pakub mugavat võimalust andmete eksportimiseks

• spss
• sas
• olnud

Kõigepealt importige raamatukogu. Kui teil pole "haven", võite minna siin installida.

library(haven)

SPSS-fail

Allpool on kood andmete eksportimiseks SPSS-i tarkvarasse:

write_sav(df, "table_car.sav")

SAS-fail

Sama lihtne kui spss, saate eksportida sas-i

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

STATA-fail

Lõpuks võimaldab turvateek kirjutada .dta-faili.

write_dta(df, "table_car.dta")

Kuidas eksportida andmeid R-i natiivvormingutesse

Kui soovite objekti R-is hoida, mitte seda teisele programmile edastada, kasutage ühte kahest natiivsest vormingust. save() kirjutab ühe või mitu nimega objekti .RData faili:

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

Alternatiiviks on saveRDS(), mis salvestab täpselt ühe objekti ja laseb lugejal tagasiteel selle nime valida:

# 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")

Skriptides eelista saveRDS() funktsiooni, kuna load() suudab vaikselt üle kirjutada samanimelise olemasoleva objekti. Mõlemad vormingud säilitavad teguritasemed, järjestuse ja atribuudid puutumata, mida CSV teha ei suuda.

Ülaltoodud faile saate kontrollida praeguses töökataloogis

Suhelge pilveteenustega

Last but not least, R on varustatud fantastiliste raamatukogudega pilvandmetöötlusteenustega suhtlemiseks. Selle õpetuse viimane osa käsitleb failide eksportimist/importimist:

• Google Drive
• Dropbox

märkused: See õpetuse osa eeldab, et teil on konto Google ja Dropbox. Kui ei, saate selle kiiresti luua: Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=en - Dropbox: https://www.dropbox.com/h

Google Drive

Peate installima raamatukogu googledrive, et pääseda juurde funktsioonile, mis võimaldab suhelda Google Drive.

Raamatukogu pole Anacondas veel saadaval. Saate selle installida konsooli alloleva koodiga.

install.packages("googledrive")

ja avate raamatukogu.

library(googledrive)

Mitte-Conda kasutajate jaoks on teeki installimine lihtne, saate kasutada install.packages('PAKETTI NIMI'), kus paketi nimi on sulgudes jutumärkides. R installib selle esimesse asukohta, mille .libPaths() tagastab.

Laadi üles Google Drive

Faili üleslaadimiseks Google draivi jaoks peate kasutama funktsiooni drive_upload().

Iga kord, kui Rstudio taaskäivitate, palutakse teil lubada tidyverse'ile juurdepääs Google Drive.

Funktsiooni drive_upload() põhisüntaks on

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.

Pärast koodi käivitamist peate kinnitama mitu küsimust

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

Väljund:

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

Juurdepääsu kinnitamiseks tippige konsooli 1

Seejärel suunatakse teid ümber aadressile Google API juurdepääsu lubamiseks. Klõpsake nuppu Luba.

Kui autentimine on lõppenud, saate brauserist sulgeda.

Rstudio konsoolis näete tehtud sammu kokkuvõtet. Google Draivil lokaalselt asuv fail on edukalt üles laaditud. Google määras igale draivis olevale failile ID.

Seda faili näete Google Spreadsheet.

drive_browse("table_car")

Väljund:

Teid suunatakse ümber saidile Google Spreadsheet

Import asukohast Google Drive

Faili ID järgi allalaadimine on usaldusväärne viis. Kui teate faili nime, hankige kõigepealt selle ID:

märkused: olenevalt teie Interneti-ühendusest ja Drive'i suurusest võtab see aega.

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

Salvestasite ID muutujasse x. Funktsioon drive_download() võimaldab faili alla laadida aadressilt Google Drive.

Põhiline süntaks on:

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.

Lõpuks saate faili alla laadida:

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

Code Selgitus

• drive_download(): funktsioon faili allalaadimiseks Google Drive
• as_id(x): kasutage faili sirvimiseks ID-d Google Drive
• overwrite = TRUE: kui fail on olemas, kirjutage see üle, muidu täitmine peatatakse Faili nime kohalikuks nägemiseks võite kasutada järgmist:

Väljund:

Fail salvestatakse teie töökataloogi. Enne R-is avamist ärge unustage lisada faililaiendit. Täisnime saate luua funktsiooniga paste() (nt 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

Väljund:

##   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

Lõpuks saate faili oma kaustast eemaldada. Google sõita.

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

Väljund:

Kustutamist töödeldakse asünkroonselt Google, seega võib faili kadumine veidi aega võtta.

Eksport on Dropbox

R suhtleb Dropbox rdrop2 teegi kaudu. Raamatukogu pole ka Anacondas saadaval. Saate selle installida konsooli kaudu

install.packages('rdrop2')

library(rdrop2)

Te annate ajutise juurdepääsu Dropbox teie volitustega. Pärast autentimist saab R teie kaustas faile luua, eemaldada, üles laadida ja alla laadida Dropbox.

Kõigepealt peate andma juurdepääsu oma kontole. Mandaat salvestatakse vahemällu kogu seansi ajal.

drop_auth()

Teid suunatakse ümber saidile Dropbox autentimise kinnitamiseks.

Saate kinnituslehe. Saate selle sulgeda ja naasta R-i

Kausta saate luua funktsiooniga drop_create().

• drop_create('my_first_drop'): looge kaust esimeses harus Dropbox
• drop_create('First_branch/my_first_drop'): looge kaust olemasolevasse First_branch kausta.

drop_create('my_first_drop')

Väljund:

In DropBox

Csv-faili üleslaadimiseks oma Dropbox, kasutage funktsiooni drop_upload().

Põhiline süntaks:

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")

Väljund:

DropisBox

Saate lugeda csv-faili Dropbox funktsiooniga drop_read_csv()

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

Väljund:

##   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

Kui olete faili kasutamise lõpetanud ja soovite selle kustutada. Peate kirjutama faili tee funktsiooni drop_delete()

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

Väljund:

Samuti on võimalik kausta kustutada

drop_delete('my_first_drop')

Väljund:

Andmete eksportimine R-ist: funktsioonide viide

Kõik selles õpetuses kasutatud ekspordifunktsioonid on loetletud allpool:

KKK