R에서 CSV, Excel로 데이터를 내보내는 방법
에블린 클라크
R에서 데이터를 내보내는 방법
이 튜토리얼에서는 R 환경에서 다른 형식으로 데이터를 내보내는 방법을 알아봅니다.
데이터를 하드 드라이브로 내보내려면 파일 경로와 확장자가 필요합니다. 우선, 경로는 데이터가 저장될 위치입니다. 이 튜토리얼에서는 다음에 데이터를 저장하는 방법을 알아봅니다.
- 하드 드라이브
- Google Drive
- Dropbox
둘째, R을 사용하면 사용자가 데이터를 다양한 유형의 파일로 내보낼 수 있습니다. 필수 파일의 확장자를 다룹니다.
- csv 파일
- XLSX
- RDS
- SAS
- SPSS
- 스태타
전반적으로 R에서 데이터를 내보내는 것은 어렵지 않습니다.
하드 드라이브로 내보내기
우선, 데이터를 작업 디렉토리에 직접 저장할 수 있습니다. 다음 코드는 작업 디렉토리의 경로를 인쇄합니다.
directory <-getwd() directory
출력:
## [1] "/Users/15_Export_to_do"
기본적으로 파일은 아래 경로에 저장됩니다.
Mac OS의 경우 :
/Users/USERNAME/Downloads/
럭셔리 Windows:
C:\Users\USERNAME\Documents\
물론 다른 경로를 설정할 수도 있습니다. 예를 들어 다운로드 폴더의 경로를 변경할 수 있습니다.
데이터 프레임 생성
먼저 mtcars 데이터 세트를 가져와서 기어별로 그룹화된 mpg 및 disp의 평균을 구해 보겠습니다.
library(dplyr)
df <-mtcars % > %
select(mpg, disp, gear) % > %
group_by(gear) % > %
summarize(mean_mpg = mean(mpg), mean_disp = mean(disp))
df
출력:
## # 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
테이블에는 XNUMX개의 행과 XNUMX개의 열이 있습니다. R에서 write.csv 함수를 사용하여 CSV 파일을 만들 수 있습니다.
R에서 DataFrame을 CSV 파일로 내보내는 방법
R에서 DataFrame을 CSV로 내보내기 위한 R의 write.csv 기본 구문은 다음과 같습니다.
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
예:
write.csv(df, "table_car.csv")
코드 설명
- write.csv(df, “table_car.csv”): 하드 드라이브에 CSV 파일을 생성합니다.
- df: 환경의 데이터 프레임 이름
- "table_car.csv": 파일 이름을 table_car로 지정하고 csv로 저장합니다.
주의 사항: R의 write.csv 함수를 write.csv2()로 사용하여 R을 csv 데이터로 내보내기 위해 세미콜론으로 행을 구분할 수 있습니다.
write.csv2(df, "table_car.csv")
주의 사항: 교육적 목적으로만 디렉토리 폴더를 열어주는 open_folder()라는 함수를 만들었습니다. 아래 코드를 실행하고 csv 파일이 어디에 저장되어 있는지 확인하면 됩니다. R이 csv로 내보내는 데이터에 대한 파일 이름 table_car.csv가 표시되어야 합니다.
# 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)
R에서 Excel 파일로 데이터를 내보내는 방법
이제 R에서 Excel로 데이터를 내보내는 방법을 알아 보겠습니다.
R에서 Excel로 데이터를 내보내는 것은 쉽지 않습니다. Windows Mac OS 사용자에게는 더 까다롭습니다. 두 사용자 모두 xlsx 라이브러리를 사용하여 Excel 파일을 만듭니다. 약간의 차이점은 라이브러리 설치에서 비롯됩니다. 실제로 xlsx 라이브러리는 Java 파일을 생성합니다. Java Data R을 Excel로 내보내려면 컴퓨터에 없으면 설치해야 합니다.
Windows 사용자
당신은 경우 Windows 사용자의 경우 conda를 사용하여 라이브러리를 직접 설치하여 데이터 프레임을 Excel R로 내보낼 수 있습니다.
conda install -c r r-xlsx
라이브러리가 설치되면 write.xlsx() 함수를 사용할 수 있습니다. Excel 데이터로 R 내보내기를 위해 작업 디렉터리에 새 Excel 통합 문서가 생성됩니다.
library(xlsx) write.xlsx(df, "table_car.xlsx")
Mac OS 사용자라면 다음 단계를 따라야 합니다.
- 1단계: 최신 버전 설치 Java
- 2단계: r 라이브러리 설치Java
- 3단계: xlsx 라이브러리 설치
단계 1) 다운로드할 수 있습니다 Java 공식에서 Oracle 사이트를 찾아 설치합니다.
Rstudio로 돌아가서 어떤 버전인지 확인할 수 있습니다. Java 설치되어 있습니다.
system("java -version")
튜토리얼 당시의 최신 버전은 Java 9.0.4입니다.
단계 2) R에 rjava를 설치해야 합니다. Anaconda와 함께 R과 Rstudio를 설치하는 것이 좋습니다. Anaconda는 라이브러리 간의 종속성을 관리합니다. 이런 의미에서 Anaconda는 r의 복잡한 부분을 처리합니다.Java 설치.
먼저 conda를 업데이트한 후 다음을 설치해야 합니다. 도서관. 터미널에 다음 두 줄의 코드를 복사하여 붙여 넣을 수 있습니다.
conda - conda update conda install -c r r-rjava
다음으로 Rstudio에서 rjava를 엽니다.
library(rJava)
단계 3) 드디어 xlsx를 설치할 차례입니다. 다시 한번, 당신은 사용할 수 있습니다 콘도 그것을 하기 위해:
conda install -c r r-xlsx
Windows 사용자와 마찬가지로 write.xlsx() 함수를 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다.
library(xlsx)
출력:
## Loading required package: xlsxjars
write.xlsx(df, "table_car.xlsx")
R에서 다른 소프트웨어로 데이터 내보내기
다양한 소프트웨어로 데이터를 내보내는 것은 데이터를 가져오는 것만큼 간단합니다. 라이브러리 "haven"은 데이터를 내보내는 편리한 방법을 제공합니다.
- spss
- SAS
- 스타 타
우선 라이브러리를 임포트합니다. "haven"이 없다면 다음으로 이동하세요. LINK 그것을 설치하십시오.
library(haven)
SPSS 파일
다음은 데이터를 SPSS 소프트웨어로 내보내는 코드입니다.
write_sav(df, "table_car.sav")
R에서 SAS 파일로 데이터 내보내기
spss처럼 간단하게 sas로 내보낼 수 있습니다.
write_sas(df, "table_car.sas7bdat")
R에서 STATA 파일로 데이터를 내보내는 방법
마지막으로, haven 라이브러리는 .dta 파일을 쓸 수 있도록 허용합니다.
write_dta(df, "table_car.dta")
R
데이터 프레임이나 다른 R 개체를 저장하려면 save() 함수를 사용할 수 있습니다.
save(df, file ='table_car.RData')
현재 작업 디렉터리에서 위에서 생성된 파일을 확인할 수 있습니다.
클라우드 서비스와 상호 작용
마지막으로, R 클라우드 컴퓨팅 서비스와 상호 작용할 수 있는 환상적인 라이브러리를 갖추고 있습니다. 이 튜토리얼의 마지막 부분에서는 다음에서 파일 내보내기/가져오기를 다룹니다.
- Google Drive
- Dropbox
주의 사항: 튜토리얼의 이 부분에서는 Google 계정이 있고 Dropbox. 그렇지 않은 경우 다음을 위해 빠르게 만들 수 있습니다. Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=en - Dropbox: https://www.dropbox.com/h
Google Drive
이 기능에 접근하려면 라이브러리 GoogleDrive를 설치해야 합니다. Google Drive.
Anaconda에서는 아직 라이브러리를 사용할 수 없습니다. 콘솔에서 아래 코드를 사용하여 설치할 수 있습니다.
install.packages("googledrive")
그리고 도서관을 열어요.
library(googledrive)
Conda가 아닌 사용자의 경우 라이브러리 설치가 쉽습니다. 괄호 안에 패키지 이름과 함께 install.packages('NAME OF PACKAGE) 기능을 사용할 수 있습니다. ''를 잊지 마세요. R은 `libPaths()에 패키지를 자동으로 설치한다고 가정합니다. 실제로 볼 가치가 있습니다.
에 업로드 Google Drive
Google 드라이브에 파일을 업로드하려면 drive_upload() 함수를 사용해야 합니다.
Rstudio를 다시 시작할 때마다 tidyverse에 대한 액세스를 허용하라는 메시지가 표시됩니다. Google Drive.
Drive_upload()의 기본 구문은 다음과 같습니다.
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.
코드를 실행한 후 몇 가지 질문을 확인해야 합니다.
drive_upload%<("table_car.csv", name ="table_car")
출력:
## Local file: ## * table_car.csv ## uploaded into Drive file: ## * table_car: 1hwb57eT-9qSgDHt9CrVt5Ht7RHogQaMk ## with MIME type: ## * text/csv
액세스를 확인하려면 콘솔에 1을 입력합니다.
그런 다음 액세스를 허용하기 위해 Google API로 리디렉션됩니다. 허용을 클릭합니다.
인증이 완료되면 브라우저를 종료하실 수 있습니다.
Rstudio의 콘솔에서 완료된 단계의 요약을 볼 수 있습니다. Google이 드라이브에 로컬로 있는 파일을 성공적으로 업로드했습니다. Google은 드라이브의 각 파일에 ID를 할당했습니다.
이 파일은 다음에서 볼 수 있습니다. Google Spreadsheet.
drive_browse("table_car")
출력:
로 리디렉션됩니다 Google Spreadsheet
다음에서 가져오기 Google Drive
다음에서 파일 업로드 Google Drive 아이디가 있으면 편리해요. 파일 이름을 알고 있으면 다음과 같이 해당 ID를 얻을 수 있습니다.
주의 사항: 인터넷 연결 상태와 드라이브 크기에 따라 시간이 걸릴 수 있습니다.
x <-drive_get("table_car")
as_id(x)
변수 x에 ID를 저장했습니다. Drive_download() 함수를 사용하면 다음에서 파일을 다운로드할 수 있습니다. Google Drive.
기본 구문은 다음과 같습니다.
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.
마침내 파일을 다운로드할 수 있습니다.
download_google & lt; - drive_download(as_id(x), overwrite = TRUE)
코드 설명
- Drive_download(): 파일을 다운로드하는 함수 Google Drive
- as_id(x): 해당 ID를 사용하여 파일을 찾아봅니다. Google Drive
- overwrite = TRUE: 파일이 있으면 덮어쓰고 그렇지 않으면 실행이 중지됩니다. 로컬에서 파일 이름을 보려면 다음을 사용할 수 있습니다.
출력:
파일은 작업 디렉터리에 저장됩니다. R에서 파일을 열려면 파일의 확장자를 추가해야 한다는 점을 기억하십시오. 전체 이름은 Paste() 함수를 사용하여 생성할 수 있습니다(예: 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
출력:
## 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
마지막으로 Google 드라이브에서 파일을 제거할 수 있습니다.
## remove file
drive_find("table_car") %>%drive_rm()
출력:
느린 과정입니다. 삭제하는데 시간이 걸립니다
다음 위치로 내보내기 : Dropbox
R은 다음과 상호작용합니다. Dropbox rdrop2 라이브러리를 통해. Anaconda에서도 도서관을 이용할 수 없습니다. 콘솔을 통해 설치할 수 있습니다
install.packages('rdrop2')
library(rdrop2)
임시 액세스 권한을 제공해야 합니다. Dropbox 귀하의 자격 증명으로. 식별이 완료되면 R은 업로드 및 다운로드를 생성, 제거할 수 있습니다. Dropbox.
먼저, 귀하의 계정에 대한 액세스 권한을 부여해야 합니다. 자격 증명은 모든 세션 중에 캐시됩니다.
drop_auth()
로 리디렉션됩니다 Dropbox 인증을 확인합니다.
확인 페이지가 나타납니다. 닫고 R로 돌아갈 수 있습니다
drop_create() 함수를 사용하여 폴더를 만들 수 있습니다.
- drop_create('my_first_drop'): 첫 번째 분기에 폴더를 만듭니다. Dropbox
- drop_create('First_branch/my_first_drop'): 기존 First_branch 폴더 내에 폴더를 만듭니다.
drop_create('my_first_drop')
출력:
드롭에서Box
.csv 파일을 Dropbox, drop_upload() 함수를 사용하세요.
기본 구문:
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")
출력:
드롭에서Box
csv 파일은 다음에서 읽을 수 있습니다. Dropbox drop_read_csv() 함수를 사용하여
dropbox_table_car <-drop_read_csv("my_first_drop/table_car.csv")
dropbox_table_car
출력:
## 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
파일 사용을 마치고 삭제하고 싶을 때. drop_delete() 함수에 파일 경로를 작성해야 합니다.
drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')
출력:
폴더 삭제도 가능해요
drop_delete('my_first_drop')
출력:
요약
아래 표에 모든 기능을 요약할 수 있습니다.
| 도서관 | 목표 | 함수 |
|---|---|---|
| 기지 | CSV 내보내기 | 쓰기.csv() |
| XLSX | 엑셀 내보내기 | 쓰기.xlsx() |
| 항구 | spss 내보내기 | write_sav() |
| 항구 | SAS 내보내기 | write_sas() |
| 항구 | 수출 상태 | write_dta() |
| 기지 | 수출 R | 저장() |
| googledrive | 가이드라가 Google Drive | 드라이브_업로드() |
| googledrive | 에서 열기 Google Drive | 드라이브_찾아보기() |
| googledrive | 파일 ID 검색 | 드라이브_get(as_id()) |
| googledrive | 에서 다운로드 Google Drive | 다운로드_구글() |
| googledrive | 다음에서 파일 제거 Google Drive | 드라이브_RM() |
| rdrop2 | 인증 | drop_auth() |
| rdrop2 | 폴더 만들기 | 드롭_생성() |
| rdrop2 | 에 업로드 Dropbox | 드롭_업로드() |
| rdrop2 | 다음에서 CSV 읽기 Dropbox | drop_read_csv |
| rdrop2 | 다음에서 파일 삭제 Dropbox | drop_delete() |
