R から CSV、Excel にデータをエクスポートする方法

R からデータをエクスポートする方法

このチュートリアルでは、R 環境からさまざまな形式にデータをエクスポートする方法を学びます。

データをハード ドライブにエクスポートするには、ファイル パスと拡張子が必要です。 まず、パスはデータが保存される場所です。 このチュートリアルでは、以下にデータを保存する方法を説明します。

  • ハードドライブ
  • Google Drive
  • Dropbox

次に、R を使用すると、ユーザーはデータをさまざまな種類のファイルにエクスポートできます。 重要なファイルの拡張子については次のとおりです。

  • csvファイル
  • XLSX
  • RDS
  • SAS
  • SPSS
  • スタタ

全体として、R からデータをエクスポートするのは難しくありません。

ハードドライブにエクスポート

まず、データを作業ディレクトリに直接保存できます。 次のことwing コードは作業ディレクトリのパスを出力します。

directory <-getwd()
directory

出力:

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

デフォルトでは、ファイルは以下のパスに保存されます。

Mac OSの場合:

/Users/USERNAME/Downloads/

Windows:

C:\Users\USERNAME\Documents\

もちろん、別のパスを設定することもできます。 たとえば、ダウンロード フォルダーへのパスを変更できます。

データフレームの作成

まず最初に、mtcars データセットをインポートし、ギアごとにグループ化された mpg と disp の平均を取得しましょう。

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

出力:

## # 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

テーブルには XNUMX つの行と XNUMX つの列が含まれています。 R の関数 write.csv を使用して CSV ファイルを作成できます。

R で DataFrame を CSV ファイルにエクスポートする方法

R で DataFrame を CSV にエクスポートするための R の write.csv の基本構文:

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

例:

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

コードの説明

  • write.csv(df, “table_car.csv”): ハード ドライブに CSV ファイルを作成します。
    • df: 環境内のデータ フレームの名前
    • 「table_car.csv」: ファイルに table_car という名前を付け、csv として保存します。

Note: R の関数 write.csv を write.csv2() として使用して、R が CSV データにエクスポートするために行をセミコロンで区切ることができます。

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

Note注: 教育目的のみで、ディレクトリ フォルダーを開くための open_folder() という関数を作成しました。 以下のコードを実行して、csv ファイルが保存されている場所を確認するだけです。 データ R を CSV にエクスポートするためのファイル名 table_car.csv が表示されるはずです。

# 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)

R から Excel ファイルにデータをエクスポートする方法

ここで、R から Excel にデータをエクスポートする方法を学びます。

R から Excel へのデータのエクスポートは簡単です。 Windows Mac OS ユーザーにとってはさらに厄介です。どちらのユーザーもライブラリ xlsx を使用して Excel ファイルを作成します。わずかな違いはライブラリのインストールによるものです。実際、ライブラリ xlsx は Java を使用してファイルを作成します。 Data R を Excel にエクスポートするには、Java がマシンに存在しない場合はインストールする必要があります。

Windows users

あなたがある場合 Windows ユーザーの場合、conda を使用してライブラリを直接インストールして、データフレームを Excel R にエクスポートできます。

conda install -c r r-xlsx

ライブラリがインストールされたら、関数 write.xlsx() を使用できるようになります。 R が Excel データにエクスポートするために、新しい Excel ワークブックが作業ディレクトリに作成されます。

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

Mac OS ユーザーの場合は、次の手順に従う必要があります。

  • ステップ 1: 最新バージョンの Java をインストールする
  • ステップ 2: ライブラリ rJava をインストールする
  • ステップ 3: ライブラリ xlsx をインストールする

ステップ1) 公式からJavaをダウンロードできます Oracle サイトとそれをインストールします。

Rstudio に戻って、どのバージョンの Java がインストールされているかを確認できます。

system("java -version")

チュートリアルの時点での Java の最新バージョンは 9.0.4 です。

ステップ2) R に rjava をインストールする必要があります。R と Rstudio を Anaconda とともにインストールすることをお勧めします。 Anaconda はライブラリ間の依存関係を管理します。 この意味で、Anaconda は rJava インストールの複雑さを処理します。

まず、conda を更新してから、 ライブラリ。 次の XNUMX 行のコードをコピーしてターミナルに貼り付けることができます。

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

次に、Rstudio で rjava を開きます

library(rJava)

ステップ3) いよいよxlsxをインストールします。 もう一度、使用できます コンダ それを行うには:

conda install -c r r-xlsx

同じように windows ユーザーは、関数 write.xlsx() を使用してデータを保存できます。

library(xlsx)

出力:

## Loading required package: xlsxjars
write.xlsx(df, "table_car.xlsx")

R から別のソフトウェアへのデータのエクスポート

データを別のソフトウェアにエクスポートするのは、インポートするのと同じくらい簡単です。図書館 "haven」は、データを次の場所にエクスポートする便利な方法を提供します。

  • spss
  • SAS
  • ました

まずはライブラリをインポートします。お持ちでない場合は、「haven"、 行ってもいい (茶事の話はこちらをチェック) それをインストールする。

library(haven)

SPSSファイル

以下は、データを SPSS ソフトウェアにエクスポートするコードです。

write_sav(df, "table_car.sav")

R から SAS ファイルへのデータのエクスポート

spss と同じくらい簡単で、sas にエクスポートできます

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

R から STATA ファイルにデータをエクスポートする方法

最後に、 haven ライブラリを使用すると、.dta ファイルを書き込むことができます。

write_dta(df, "table_car.dta")

R

データ フレームまたはその他の R オブジェクトを保存する場合は、save() 関数を使用できます。

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

上記で作成したファイルは現在の作業ディレクトリで確認できます。

R から STATA ファイルへのデータのエクスポート

クラウドサービスと対話する

少なくとも最後のではなく、 R には、クラウド コンピューティング サービスと対話するための素晴らしいライブラリが装備されています。 このチュートリアルの最後の部分では、次のファイルのエクスポート/インポートを扱います。

  • Google Drive
  • Dropbox

Note: チュートリアルのこの部分では、Google のアカウントを持っていることを前提としています。 Dropbox。 そうでない場合は、すぐに作成できます。 Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=en – Dropbox: https://www.dropbox.com/h

Google Drive

allo 関数にアクセスするには、ライブラリ googledrive をインストールする必要がありますwing と相互作用します Google Drive.

このライブラリは Anaconda ではまだ利用できません。 コンソールで以下のコードを使用してインストールできます。

install.packages("googledrive")

そして図書館を開きます。

library(googledrive)

conda ユーザー以外の場合、ライブラリのインストールは簡単です。括弧内にパッケージ名を指定して関数 install.packages('NAME OF PACKAGE) を使用できます。 「 」を忘れないでください。 R は `libPaths() にパッケージを自動的にインストールすることになっていることに注意してください。 実際にそれを見てみる価値はあります。

にアップロード Google Drive

ファイルをアップロードするには Google drive、関数 drive_upload() を使用する必要があります。

Rstudio を再起動するたびに、tidyverse へのアクセスを許可するように求められます。 Google Drive.

drive_upload() の基本構文は次のとおりです。

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.

コードを起動したら、いくつかの質問を確認する必要があります

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

出力:

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

コンソールに「1」と入力してアクセスを確認します。

Google Drive

次に、Google API にリダイレクトされ、アクセスが許可されます。 「許可」をクリックします。

Google Drive

認証が完了したら、ブラウザを終了できます。

Google Drive

Rstudio のコンソールで、実行されたステップの概要を確認できます。 Google は、ドライブ上のローカルにあるファイルを正常にアップロードしました。 Google はドライブ内の各ファイルに ID を割り当てました。

Google Drive

このファイルは次の場所で見ることができます Google Spreadsheet.

drive_browse("table_car")

出力:

にリダイレクトされます Google Spreadsheet

Google Drive

Import from Google Drive

ファイルをアップロードする場所 Google Drive IDがあると便利です。 ファイル名がわかっている場合は、次のようにしてその ID を取得できます。

Note: インターネット接続とドライブのサイズによっては、時間がかかります。

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

Google Drive

ID を変数 x に保存しました。 関数 drive_download() を使用すると、ファイルをダウンロードできます。 Google Drive.

基本的な構文は次のとおりです。

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.

最後にファイルをダウンロードできます。

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

コードの説明

  • drive_download(): ファイルをダウンロードする関数 Google Drive
  • as_id(x): ID を使用してファイルを参照します。 Google Drive
  • overwrite = TRUE: ファイルが存在する場合は上書きし、存在しない場合は実行を停止します ファイルの名前をローカルで確認するには、次のコマンドを使用できます。

出力:

Google Drive

ファイルは作業ディレクトリに保存されます。 R でファイルを開くには、ファイルの拡張子を追加する必要があることに注意してください。関数 Past() を使用して完全な名前を作成できます (つまり、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

出力:

##   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

最後に、ファイルを Google drive.

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

出力:

Google Drive

それは遅いプロセスです。 削除に時間がかかる

輸出 Dropbox

R はと対話します Dropbox rdrop2 ライブラリ経由。 Anaconda でもライブラリは利用できません。 コンソールからインストールできます

install.packages('rdrop2')
library(rdrop2)

への一時的なアクセスを提供する必要があります Dropbox あなたの資格情報とともに。 識別が完了すると、R は作成、アップロードの削除、およびユーザーへのダウンロードを行うことができます。 Dropbox.

まず最初に、アカウントへのアクセスを許可する必要があります。 資格情報はすべてのセッション中にキャッシュされます。

drop_auth()

にリダイレクトされます Dropbox 認証を確認します。

輸出 Dropbox

確認ページが表示されます。 閉じてRに戻ることができます

輸出 Dropbox

関数drop_create()を使用してフォルダーを作成できます。

  • drop_create('my_first_drop'): の最初のブランチにフォルダーを作成します。 Dropbox
  • drop_create('First_branch/my_first_drop'): 既存の First_branch フォルダー内にフォルダーを作成します。
drop_create('my_first_drop')

出力:

輸出 Dropbox

In DropBox

輸出 Dropbox

.csv ファイルを Dropbox、関数drop_upload()を使用します。

基本的な構文:

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")

出力:

輸出 Dropbox

At DropBox

輸出 Dropbox

csvファイルは以下から読み取ることができます Dropbox 関数drop_read_csv()を使用

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

出力:

##   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

ファイルの使用が完了し、削除したい場合。 ファイルのパスを関数drop_delete()に記述する必要があります。

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

出力:

輸出 Dropbox

フォルダの削除も可能

drop_delete('my_first_drop')

出力:

輸出 Dropbox

まとめ

合計できますmari以下の表にあるすべての関数を使用します

図書館 DevOps Tools Engineer試験のObjective 演算
ベース csvをエクスポート write.csv()
XLSX Excelのエクスポート write.xlsx()
haven spssのエクスポート write_sav()
haven saのエクスポート write_sas()
haven エクスポートステータス write_dta()
ベース エクスポートR セーブ()
グーグルドライブ アップロード Google Drive ドライブ_アップロード()
グーグルドライブ で開きます。 Google Drive drive_browse()
グーグルドライブ ファイルIDの取得 drive_get(as_id())
グーグルドライブ ダウンロード元 Google Drive download_google()
グーグルドライブ ファイルを削除します Google Drive ドライブ_rm()
rdrop2 認証 ドロップ認証()
rdrop2 フォルダを作成する ドロップ_作成()
rdrop2 にアップロード Dropbox ドロップ_アップロード()
rdrop2 CSVを読み取る Dropbox ドロップ_読み取り_csv
rdrop2 ファイルを削除 Dropbox ドロップ_削除()