Comment exporter des données de R vers CSV, Excel

Comment exporter des données depuis R

Dans ce tutoriel, nous apprendrons comment exporter des données de l'environnement R vers différents formats.

Pour exporter des données sur le disque dur, vous avez besoin du chemin du fichier et d'une extension. Tout d’abord, le chemin est l’emplacement où les données seront stockées. Dans ce tutoriel, vous verrez comment stocker des données sur :

• Le disque dur
• Google Drive
• Dropbox

Deuxièmement, R permet aux utilisateurs d'exporter les données dans différents types de fichiers. Nous couvrons l'extension du fichier essentiel :

• csv
• XLSX
• RDS
• SAS
• SPSS
• STATUE

Dans l’ensemble, il n’est pas difficile d’exporter des données depuis R.

Exporter vers le disque dur

Pour commencer, vous pouvez enregistrer les données directement dans le répertoire de travail. Le code suivant imprime le chemin de votre répertoire de travail :

directory <-getwd()
directory

Sortie :

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

Par défaut, le fichier sera enregistré dans le chemin ci-dessous.

Pour Mac OS:

/Users/USERNAME/Downloads/

Pour Windows:

C:\Users\USERNAME\Documents\

Vous pouvez bien sûr tracer un chemin différent. Par exemple, vous pouvez modifier le chemin d'accès au dossier de téléchargement.

Créer un bloc de données

Tout d'abord, importons l'ensemble de données mtcars et obtenons la moyenne des mpg et disp regroupés par équipement.

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

Sortie :

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

Le tableau contient trois lignes et trois colonnes. Vous pouvez créer un fichier CSV avec la fonction write.csv dans R.

Comment exporter un DataFrame vers un fichier CSV dans R

La syntaxe de base de write.csv dans R pour exporter le DataFrame au format CSV dans 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

Mise en situation :

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

Explication du code

• write.csv(df, « table_car.csv ») : Créez un fichier CSV sur le disque dur :
  • df : nom de la trame de données dans l'environnement
  • « table_car.csv » : nommez le fichier table_car et stockez-le au format csv

Notez : : Vous pouvez utiliser la fonction write.csv dans R comme write.csv2() pour séparer les lignes par un point-virgule pour l'exportation R vers des données csv.

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

Notez : : À des fins pédagogiques uniquement, nous avons créé une fonction appelée open_folder() pour ouvrir le dossier répertoire pour vous. Il vous suffit d'exécuter le code ci-dessous et de voir où le fichier csv est stocké. Vous devriez voir un fichier nommé table_car.csv pour l'exportation des données R au format 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)

Comment exporter des données de R vers un fichier Excel

Maintenant, nous allons apprendre comment exporter des données de R vers Excel :

Exporter des données de R vers Excel est trivial pour Windows les utilisateurs et plus délicat pour les utilisateurs de Mac OS. Les deux utilisateurs utiliseront la bibliothèque xlsx pour créer un fichier Excel. La légère différence vient de l'installation de la bibliothèque. En effet, la bibliothèque xlsx utilise Java pour créer le fichier. Java doit être installé s’il n’est pas présent sur votre machine pour l’exportation de Data R vers Excel.

Windows les utilisateurs

Si vous êtes Windows utilisateur, vous pouvez installer la bibliothèque directement avec conda pour exporter le dataframe vers Excel R :

conda install -c r r-xlsx

Une fois la bibliothèque installée, vous pouvez utiliser la fonction write.xlsx(). Un nouveau classeur Excel est créé dans le répertoire de travail pour l'exportation R vers les données Excel

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

Si vous êtes un utilisateur Mac OS, vous devez suivre ces étapes :

• Étape 1 : Installez la dernière version de Java
• Étape 2 : Installer la bibliothèque rJava
• Étape 3 : Installer la bibliothèque xlsx

Étape 1) Vous pourriez télécharger Java de l'officiel Oracle site et installez-le.

Vous pouvez revenir à Rstudio et vérifier quelle version de Java est installé.

system("java -version")

Au moment du tutoriel, la dernière version de Java est 9.0.4.

Étape 2) Vous devez installer rjava dans R. Nous vous recommandons d'installer R et Rstudio avec Anaconda. Anaconda gère les dépendances entre les bibliothèques. En ce sens, Anaconda gérera les subtilités de rJava installation.

Tout d'abord, vous devez mettre à jour conda, puis installer le bibliothèque. Vous pouvez copier et coller les deux lignes de code suivantes dans le terminal.

conda - conda update
conda install -c r r-rjava

Ensuite, ouvrez rjava dans Rstudio

library(rJava)

Étape 3) Enfin, il est temps d'installer xlsx. Encore une fois, vous pouvez utiliser compter pour le faire:

conda install -c r r-xlsx

Tout comme les utilisateurs de Windows, vous pouvez sauvegarder des données avec la fonction write.xlsx()

library(xlsx)

Sortie :

## Loading required package: xlsxjars

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

Exportation de données de R vers différents logiciels

Exporter des données vers différents logiciels est aussi simple que de les importer. La bibliothèque «haven» offre un moyen pratique d'exporter des données vers

• spss
• sas
• stata

Tout d'abord, importez la bibliothèque. Si vous n'avez pas de « refuge », vous pouvez y aller ici pour l'installer.

library(haven)

Fichier SPSS

Vous trouverez ci-dessous le code pour exporter les données vers le logiciel SPSS :

write_sav(df, "table_car.sav")

Exportation de données de R vers un fichier SAS

Aussi simple que spss, vous pouvez exporter vers sas

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

Comment exporter des données de R vers un fichier STATA

Enfin, la bibliothèque Haven permet d'écrire un fichier .dta.

write_dta(df, "table_car.dta")

R

Si vous souhaitez enregistrer un bloc de données ou tout autre objet R, vous pouvez utiliser la fonction save().

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

Vous pouvez vérifier les fichiers créés ci-dessus dans le répertoire de travail actuel

Interagissez avec les services cloud

, Last but not least R est équipé de bibliothèques fantastiques pour interagir avec les services de cloud computing. La dernière partie de ce tutoriel traite de l'export/import de fichiers depuis :

• Google Drive
• Dropbox

Notez :  : Cette partie du didacticiel suppose que vous disposez d'un compte Google et Dropbox. Sinon, vous pouvez rapidement en créer un pour – Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=en - Dropbox: https://www.dropbox.com/h

Google Drive

Vous devez installer la bibliothèque googledrive pour accéder à la fonction permettant d'interagir avec Google Drive.

La bibliothèque n'est pas encore disponible chez Anaconda. Vous pouvez l'installer avec le code ci-dessous dans la console.

install.packages("googledrive")

et vous ouvrez la bibliothèque.

library(googledrive)

Pour les utilisateurs non-conda, l'installation d'une bibliothèque est simple, vous pouvez utiliser la fonction install.packages('NAME OF PACKAGE) avec le nom du package entre parenthèses. N'oubliez pas le ' '. Notez que R est censé installer automatiquement le package dans `libPaths(). Cela vaut la peine de le voir en action.

Transférer vers Google Drive

Pour télécharger un fichier sur Google Drive, vous devez utiliser la fonction drive_upload().

Chaque fois que vous redémarrez Rstudio, vous serez invité à autoriser l'accès à Tidyverse. Google Drive.

La syntaxe de base de drive_upload() est

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.

Après avoir lancé le code, vous devez confirmer plusieurs questions

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

Sortie :

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

Vous tapez 1 dans la console pour confirmer l'accès

Ensuite, vous êtes redirigé vers l'API Google pour autoriser l'accès. Cliquez sur Autoriser.

Une fois l'authentification terminée, vous pouvez quitter votre navigateur.

Dans la console de Rstudio, vous pouvez voir le résumé de l'étape effectuée. Google a téléchargé avec succès le fichier situé localement sur le Drive. Google a attribué un identifiant à chaque fichier du lecteur.

Vous pouvez voir ce fichier dans Google Spreadsheet.

drive_browse("table_car")

Sortie :

Vous serez redirigé vers Google Spreadsheet

Importer de Google Drive

Téléchargez un fichier depuis Google Drive avec la pièce d'identité, c'est pratique. Si vous connaissez le nom du fichier, vous pouvez obtenir son identifiant comme suit :

Notez : : En fonction de votre connexion Internet et de la taille de votre Drive, cela prend du temps.

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

Vous avez stocké l'ID dans la variable x. La fonction drive_download() permet de télécharger un fichier depuis Google Drive.

La syntaxe de base est:

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.

Vous pouvez enfin télécharger le fichier :

download_google & lt; - drive_download(as_id(x), overwrite = TRUE)

Explication du code

• drive_download() : Fonction pour télécharger un fichier depuis Google Drive
• as_id(x) : utilisez l'ID pour parcourir le fichier dans Google Drive
• overwrite = TRUE : Si le fichier existe, écrasez-le, sinon l'exécution est interrompue. Pour voir le nom du fichier localement, vous pouvez utiliser :

Sortie :

Le fichier est stocké dans votre répertoire de travail. N'oubliez pas que vous devez ajouter l'extension du fichier pour l'ouvrir dans R. Vous pouvez créer le nom complet avec la fonction paste() (ie 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

Sortie :

##   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

Enfin, vous pouvez supprimer le fichier de votre lecteur Google.

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

Sortie :

C'est un processus lent. Prend du temps à supprimer

Exporter vers Dropbox

R interagit avec Dropbox via la bibliothèque rdrop2. La bibliothèque n'est pas non plus disponible chez Anaconda. Vous pouvez l'installer via la console

install.packages('rdrop2')

library(rdrop2)

Vous devez fournir un accès temporaire à Dropbox avec votre identifiant. Une fois l'identification effectuée, R peut créer, supprimer le téléchargement et le téléchargement sur votre Dropbox.

Tout d'abord, vous devez donner accès à votre compte. Les informations d'identification sont mises en cache pendant toute la session.

drop_auth()

Vous serez redirigé vers Dropbox pour confirmer l'authentification.

Vous obtiendrez une page de confirmation. Vous pouvez le fermer et revenir à R

Vous pouvez créer un dossier avec la fonction drop_create().

• drop_create('my_first_drop') : crée un dossier dans la première branche de Dropbox
• drop_create('First_branch/my_first_drop') : crée un dossier dans le dossier First_branch existant.

drop_create('my_first_drop')

Sortie :

En chuteBox

Pour télécharger le fichier .csv dans votre Dropbox, utilisez la fonction drop_upload().

Syntaxe de base :

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")

Sortie :

À la chuteBox

Vous pouvez lire le fichier csv à partir de Dropbox avec la fonction drop_read_csv()

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

Sortie :

##   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

Lorsque vous avez fini d'utiliser le fichier et que vous souhaitez le supprimer. Vous devez écrire le chemin du fichier dans la fonction drop_delete()

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

Sortie :

Il est également possible de supprimer un dossier

drop_delete('my_first_drop')

Sortie :

Résumé

Nous pouvons résumer toutes les fonctions dans le tableau ci-dessous

Bibliothèque	Objectif	Fonction
base	Exporter csv	écrire.csv()
XLSX	Exporter Excel	écrire.xlsx()
havre	Exporter spss	écrire_sav()
havre	Exporter SAS	écrire_sas()
havre	Exporter les données	écrire_dta()
base	Exporter R	sauvegarder()
Google Drive	Téléchargement Google Drive	lecteur_upload()
Google Drive	Ouvrir dans Google Drive	lecteur_browse()
Google Drive	Récupérer l'ID du fichier	drive_get(as_id())
Google Drive	Télécharger depuis Google Drive	téléchargement_google()
Google Drive	Supprimer le fichier de Google Drive	lecteur_rm()
rdrop2	Authentification	drop_auth()
rdrop2	Créer un dossier	drop_create()
rdrop2	Transférer vers Dropbox	drop_upload()
rdrop2	Lire le fichier CSV à partir de Dropbox	drop_read_csv
rdrop2	Supprimer le fichier de Dropbox	drop_delete()