Mengeksport Data dari R: Cara Mengeksport Data dari R ke CSV, Excel

Isi kandungan:

Anonim

Cara Mengeksport Data dari R

Dalam tutorial ini, kita akan belajar bagaimana mengeksport data dari lingkungan R ke format yang berbeza.

Untuk mengeksport data ke cakera keras, anda memerlukan jalur fail dan peluasan. Pertama sekali, jalan adalah lokasi di mana data akan disimpan. Dalam tutorial ini, anda akan melihat cara menyimpan data di:

  • Pemacu keras
  • Google Drive
  • Dropbox

Kedua, R membolehkan pengguna mengeksport data ke dalam pelbagai jenis fail. Kami merangkumi peluasan fail penting:

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

Secara keseluruhan, tidak sukar untuk mengeksport data dari R.

Dalam tutorial ini, anda akan belajar-

  • Eksport ke Pemacu keras
  • Cara Mengeksport DataFrame ke Fail CSV di R
  • Cara Mengeksport Data dari R ke Fail Excel
  • Mengeksport Data dari R ke Perisian yang berbeza
  • Mengeksport Data dari R ke Fail SAS
  • Cara Mengeksport Data dari R ke Fail STATA
  • Berinteraksi dengan Perkhidmatan Awan
  • Google Drive
  • Eksport ke Dropbox

Eksport ke Pemacu keras

Sebagai permulaan, anda dapat menyimpan data secara langsung ke dalam direktori yang berfungsi. Kod berikut mencetak jalan dari direktori kerja anda:

directory <-getwd()directory

Pengeluaran:

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

Secara lalai, fail akan disimpan di jalan di bawah.

Untuk Mac OS:

/Users/USERNAME/Downloads/

Untuk Windows:

C:\Users\USERNAME\Documents\

Anda tentu saja dapat menetapkan jalan yang berbeza. Sebagai contoh, anda boleh menukar jalan ke folder muat turun.

Buat bingkai data

Pertama sekali, mari kita import set data mtcars dan dapatkan purata mpg dan disp dikelompokkan berdasarkan gear.

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

Keluaran :

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

Jadual mengandungi tiga baris dan tiga lajur. Anda boleh membuat fail CSV dengan fungsi write.csv di R.

Cara Mengeksport DataFrame ke Fail CSV di R

Sintaks asas write.csv dalam R untuk Mengeksport DataFrame ke CSV dalam 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

Contoh:

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

Penjelasan Kod

  • write.csv (df, "table_car.csv"): Buat fail CSV dalam cakera keras:
    • df: nama kerangka data di persekitaran
    • "table_car.csv": Namakan fail table_car dan simpan sebagai csv

Catatan : Anda boleh menggunakan fungsi write.csv dalam R sebagai write.csv2 () untuk memisahkan baris dengan titik koma untuk eksport R ke data csv.

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

Catatan : Untuk tujuan pedagogi sahaja, kami membuat fungsi yang disebut open_folder () untuk membuka folder direktori untuk anda. Anda hanya perlu menjalankan kod di bawah dan melihat di mana fail csv disimpan. Anda akan melihat nama fail table_car.csv untuk eksport data R ke csv.

# Run this code to create the functionopen_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 folderopen_folder(directory)

Cara Mengeksport Data dari R ke Fail Excel

Sekarang, kita akan belajar cara mengeksport data dari R ke Excel:

Mengeksport data dari R ke Excel adalah remeh bagi pengguna Windows dan lebih sukar bagi pengguna Mac OS. Kedua-dua pengguna akan menggunakan perpustakaan xlsx untuk membuat fail Excel. Perbezaan sedikit datang dari pemasangan perpustakaan. Memang, perpustakaan xlsx menggunakan Java untuk membuat fail. Java perlu dipasang jika tidak terdapat di mesin anda untuk eksport Data R ke Excel.

Pengguna Windows

Sekiranya anda pengguna Windows, anda boleh memasang perpustakaan secara langsung dengan conda untuk mengeksport kerangka data untuk unggul R:

conda install -c r r-xlsx

Setelah perpustakaan dipasang, anda boleh menggunakan fungsi write.xlsx (). Buku kerja Excel baru dibuat di direktori kerja untuk eksport R ke data Excel

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

Sekiranya anda pengguna Mac OS, anda perlu mengikuti langkah-langkah berikut:

  • Langkah 1: Pasang versi terbaru Java
  • Langkah 2: Pasang rJava perpustakaan
  • Langkah 3: Pasang perpustakaan xlsx

Langkah 1) Anda boleh memuat turun Java dari laman rasmi Oracle dan memasangnya.

Anda boleh kembali ke Rstudio dan memeriksa versi Java yang dipasang.

system("java -version")

Pada masa tutorial, versi terbaru Java adalah 9.0.4.

Langkah 2) Anda perlu memasang rjava di R. Kami mengesyorkan anda memasang R dan Rstudio dengan Anaconda. Anaconda menguruskan pergantungan antara perpustakaan. Dalam pengertian ini, Anaconda akan menangani selok-belok pemasangan rJava.

Pertama sekali, anda perlu mengemas kini konda dan kemudian memasang perpustakaan. Anda boleh menyalin dan menampal dua baris kod seterusnya di terminal.

conda - conda updateconda install -c r r-rjava

Seterusnya, buka rjava di Rstudio

library(rJava)

Langkah 3) Akhirnya, sudah tiba masanya untuk memasang xlsx. Sekali lagi, anda boleh menggunakan conda untuk melakukannya:

conda install -c r r-xlsx

Sama seperti pengguna tingkap, anda boleh menyimpan data dengan fungsi write.xlsx ()

library(xlsx)

Pengeluaran:

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

Mengeksport Data dari R ke Perisian yang berbeza

Mengeksport data ke perisian yang berbeza semudah mengimportnya. Perpustakaan "surga" menyediakan cara yang mudah untuk mengeksport data ke

  • spss
  • sas
  • stata

Pertama sekali, import perpustakaan. Sekiranya anda tidak mempunyai "surga", anda boleh pergi ke sini untuk memasangnya.

library(haven)

Fail SPSS

Berikut adalah kod untuk mengeksport data ke perisian SPSS:

write_sav(df, "table_car.sav")

Mengeksport Data dari R ke Fail SAS

Sama seperti spss, anda boleh mengeksport ke sas

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

Cara Mengeksport Data dari R ke Fail STATA

Akhirnya, library library membenarkan penulisan fail .dta.

write_dta(df, "table_car.dta")

R

Sekiranya anda ingin menyimpan bingkai data atau objek R lain, anda boleh menggunakan fungsi simpan ().

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

Anda boleh menyemak fail yang dibuat di atas dalam direktori kerja sekarang

Berinteraksi dengan Perkhidmatan Awan

Akhir sekali, R dilengkapi dengan perpustakaan yang hebat untuk berinteraksi dengan perkhidmatan pengkomputeran awan. Bahagian terakhir tutorial ini berkaitan dengan fail eksport / import dari:

  • Google Drive
  • Dropbox

Catatan : Bahagian tutorial ini menganggap anda mempunyai akaun dengan Google dan Dropbox. Sekiranya tidak, anda dapat membuatnya dengan cepat untuk - Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=en - Dropbox: https://www.dropbox.com/h

Google Drive

Anda perlu memasang perpustakaan googledrive untuk mengakses fungsi yang memungkinkan untuk berinteraksi dengan Google Drive.

Perpustakaan belum tersedia di Anaconda. Anda boleh memasangnya dengan kod di bawah di konsol.

install.packages("googledrive")

dan anda membuka perpustakaan.

library(googledrive)

Untuk pengguna bukan konda, memasang perpustakaan itu mudah, anda boleh menggunakan fungsi install.packages ('NAME OF PACKAGE) dengan nama pakej di dalam kurungan. Jangan lupa ''. Perhatikan bahawa, R seharusnya memasang paket di `libPaths () secara automatik. Perlu melihatnya dalam tindakan.

Muat naik ke Google Drive

Untuk memuat naik fail ke pemacu Google, anda perlu menggunakan fungsi drive_upload ().

Setiap kali anda memulakan semula Rstudio, anda akan diminta untuk membenarkan akses ke Google Drive.

Sintaks asas drive_upload () adalah

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.

Selepas anda melancarkan kod, anda perlu mengesahkan beberapa soalan

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

Pengeluaran:

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

Anda menaip 1 di konsol untuk mengesahkan akses

Kemudian, anda diarahkan ke Google API untuk membenarkan akses. Klik Benarkan.

Setelah pengesahan selesai, anda boleh keluar dari penyemak imbas anda.

Di konsol Rstudio, anda dapat melihat ringkasan langkah yang telah dilakukan. Google berjaya memuat naik fail yang terdapat di Drive. Google memberikan ID untuk setiap fail dalam pemacu.

Anda dapat melihat fail ini di Google Spreadsheet.

drive_browse("table_car")

Pengeluaran:

Anda akan diarahkan ke Google Spreadsheet

Import dari Google Drive

Muat naik fail dari Google Drive dengan ID adalah mudah. Sekiranya anda mengetahui nama fail, anda boleh mendapatkan IDnya seperti berikut:

Catatan : Bergantung pada sambungan internet anda dan ukuran Drive anda, ia memerlukan masa.

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

Anda menyimpan ID dalam pemboleh ubah x. Fungsi drive_download () membolehkan memuat turun fail dari Google Drive.

Sintaks asasnya adalah:

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.

Anda akhirnya boleh memuat turun fail:

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

Penjelasan Kod

  • drive_download (): Fungsi untuk memuat turun fail dari Google Drive
  • as_id (x): Gunakan ID untuk menyemak imbas fail di Google Drive
  • ganti = BENAR: Sekiranya fail ada, ganti fail itu, pelaksanaan lain dihentikan Untuk melihat nama fail secara tempatan, anda boleh menggunakan:

Pengeluaran:

Fail disimpan di direktori kerja anda. Ingat, anda perlu menambahkan kelebihan fail untuk membukanya di R. Anda boleh membuat nama penuh dengan pasta fungsi () (iaitu table_car.csv)

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

Pengeluaran:

## 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

Akhirnya, anda boleh membuang fail dari pemacu Google anda.

## remove filedrive_find("table_car") %>%drive_rm()

Pengeluaran:

Ini adalah proses yang perlahan. Mengambil masa untuk memadam

Eksport ke Dropbox

R berinteraksi dengan Dropbox melalui perpustakaan rdrop2. Perpustakaan juga tidak terdapat di Anaconda. Anda boleh memasangnya melalui konsol

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

Anda perlu memberikan akses sementara ke Dropbox dengan bukti kelayakan anda. Setelah pengenalan selesai, R dapat membuat, membuang muat naik dan memuat turun ke Dropbox anda.

Pertama sekali, anda perlu memberi akses ke akaun anda. Kredensial disimpan dalam cache sepanjang sesi.

drop_auth()

Anda akan diarahkan ke Dropbox untuk mengesahkan pengesahannya.

Anda akan mendapat halaman pengesahan. Anda boleh menutupnya dan kembali ke R

Anda boleh membuat folder dengan fungsi drop_create ().

  • drop_create ('my_first_drop'): Buat folder di cabang pertama Dropbox
  • drop_create ('First_branch / my_first_drop'): Buat folder di dalam folder First_branch yang ada.
drop_create('my_first_drop')

Pengeluaran:

Di DropBox

Untuk memuat naik fail .csv ke Dropbox anda, gunakan fungsi drop_upload ().

Sintaks asas:

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")

Pengeluaran:

Di DropBox

Anda boleh membaca fail csv dari Dropbox dengan fungsi drop_read_csv ()

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

Pengeluaran:

## 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

Apabila anda selesai menggunakan fail dan mahu menghapusnya. Anda perlu menulis jalan fail dalam fungsi drop_delete ()

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

Pengeluaran:

Anda juga boleh menghapus folder

drop_delete('my_first_drop')

Pengeluaran:

Ringkasan

Kita dapat meringkaskan semua fungsi dalam jadual di bawah

Perpustakaan

Objektif

Fungsi

pangkalan

Eksport csv

tulis.csv ()

xlsx

Eksport cemerlang

tulis.xlsx ()

surga

Eksport spss

tulis_sav ()

surga

Eksport sas

tulis_sas ()

surga

Eksport stata

tulis_dta ()

pangkalan

Eksport R

simpan ()

googledrive

Muat naik Google Drive

drive_upload ()

googledrive

Buka di Google Drive

drive_browse ()

googledrive

Ambil ID fail

drive_get (as_id ())

googledrive

Muat turun dari Google Drive

muat turun_google ()

googledrive

Alih keluar fail dari Google Drive

drive_rm ()

rdrop2

Pengesahan

drop_auth ()

rdrop2

Buat folder

drop_create ()

rdrop2

Muat naik ke Dropbox

drop_upload ()

rdrop2

Baca csv dari Dropbox

drop_read_csv

rdrop2

Padamkan fail dari Dropbox

drop_delete ()