Exportieren von Daten aus R: So exportieren Sie Daten aus R nach CSV, Excel

So exportieren Sie Daten aus R.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Daten aus der R-Umgebung in verschiedene Formate exportieren.

Um Daten auf die Festplatte zu exportieren, benötigen Sie den Dateipfad und eine Erweiterung. Zunächst ist der Pfad der Ort, an dem die Daten gespeichert werden. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Daten speichern auf:

• Die Festplatte
• Google Drive
• Dropbox

Zweitens ermöglicht R den Benutzern, die Daten in verschiedene Dateitypen zu exportieren. Wir behandeln die Erweiterung der wesentlichen Datei:

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

Insgesamt ist es nicht schwierig, Daten aus R zu exportieren.

In diesem Tutorial lernen Sie:

• Auf Festplatte exportieren
• So exportieren Sie einen DataFrame in eine CSV-Datei in R.
• So exportieren Sie Daten von R in eine Excel-Datei
• Exportieren von Daten von R in eine andere Software
• Exportieren von Daten aus R in eine SAS-Datei
• So exportieren Sie Daten von R in die STATA-Datei
• Interagiere mit den Cloud Services
• Google Drive
• In Dropbox exportieren

Auf Festplatte exportieren

Zunächst können Sie die Daten direkt im Arbeitsverzeichnis speichern. Der folgende Code gibt den Pfad Ihres Arbeitsverzeichnisses aus:

directory <-getwd()directory

Ausgabe:

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

Standardmäßig wird die Datei im folgenden Pfad gespeichert.

Für Mac OS:

/Users/USERNAME/Downloads/ 

Für Windows:

C:\Users\USERNAME\Documents\

Sie können natürlich einen anderen Pfad festlegen. Sie können beispielsweise den Pfad zum Download-Ordner ändern.

Datenrahmen erstellen

Lassen Sie uns zunächst den mtcars-Datensatz importieren und den Mittelwert von mpg und disp nach Ausrüstung gruppieren.

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

Ausgabe: :

## # 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

Die Tabelle enthält drei Zeilen und drei Spalten. Sie können eine CSV-Datei mit der Funktion write.csv in R erstellen.

So exportieren Sie einen DataFrame in eine CSV-Datei in R.

Die grundlegende Syntax von write.csv in R zum Exportieren des DataFrame in CSV in 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

Beispiel:

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

Code Erklärung

• write.csv (df, "table_car.csv"): Erstellen Sie eine CSV-Datei auf der Festplatte:
  • df: Name des Datenrahmens in der Umgebung
  • "table_car.csv": Benennen Sie die Datei table_car und speichern Sie sie als csv

Hinweis : Sie können die Funktion write.csv in R als write.csv2 () verwenden, um die Zeilen mit einem Semikolon für den R-Export in CSV-Daten zu trennen.

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

Hinweis : Nur zu pädagogischen Zwecken haben wir eine Funktion namens open_folder () erstellt, um den Verzeichnisordner für Sie zu öffnen. Sie müssen nur den folgenden Code ausführen und sehen, wo die CSV-Datei gespeichert ist. Sie sollten einen Dateinamen table_car.csv für den Export von Daten R nach csv sehen.

# 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)

So exportieren Sie Daten von R in eine Excel-Datei

Jetzt lernen wir, wie man Daten von R nach Excel exportiert:

Das Exportieren von Daten von R nach Excel ist für Windows-Benutzer trivial und für Mac OS-Benutzer schwieriger. Beide Benutzer verwenden die Bibliothek xlsx, um eine Excel-Datei zu erstellen. Der kleine Unterschied ergibt sich aus der Installation der Bibliothek. In der Tat verwendet die Bibliothek xlsx Java, um die Datei zu erstellen. Java muss installiert sein, wenn es auf Ihrem Computer nicht vorhanden ist, damit Data R nach Excel exportiert werden kann.

Windows-Benutzer

Wenn Sie ein Windows-Benutzer sind, können Sie die Bibliothek direkt mit conda installieren, um den Datenrahmen nach Excel R zu exportieren:

conda install -c r r-xlsx

Sobald die Bibliothek installiert ist, können Sie die Funktion write.xlsx () verwenden. Im Arbeitsverzeichnis wird eine neue Excel-Arbeitsmappe für den R-Export in Excel-Daten erstellt

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

Wenn Sie ein Mac OS-Benutzer sind, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:

• Schritt 1: Installieren Sie die neueste Version von Java
• Schritt 2: Installieren Sie die Bibliothek rJava
• Schritt 3: Installieren Sie die Bibliothek xlsx

Schritt 1) Sie können Java von der offiziellen Oracle-Site herunterladen und installieren.

Sie können zu Rstudio zurückkehren und überprüfen, welche Java-Version installiert ist.

system("java -version")

Zum Zeitpunkt des Tutorials ist die neueste Version von Java 9.0.4.

Schritt 2) Sie müssen rjava in R installieren. Wir empfehlen Ihnen, R und Rstudio mit Anaconda zu installieren. Anaconda verwaltet die Abhängigkeiten zwischen Bibliotheken. In diesem Sinne wird Anaconda die Feinheiten der rJava-Installation behandeln.

Zuerst müssen Sie conda aktualisieren und dann die Bibliothek installieren. Sie können die nächsten beiden Codezeilen kopieren und in das Terminal einfügen.

conda - conda updateconda install -c r r-rjava

Öffnen Sie anschließend rjava in Rstudio

library(rJava)

Schritt 3) Schließlich ist es Zeit, xlsx zu installieren. Wieder können Sie conda verwenden, um es zu tun:

conda install -c r r-xlsx

Genau wie die Windows-Benutzer können Sie Daten mit der Funktion write.xlsx () speichern.

library(xlsx)

Ausgabe:

## Loading required package: xlsxjars

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

Exportieren von Daten von R in eine andere Software

Das Exportieren von Daten in verschiedene Software ist so einfach wie das Importieren. Die Bibliothek "Port" bietet eine bequeme Möglichkeit zum Exportieren von Daten in

• spss
• sas
• stata

Importieren Sie zunächst die Bibliothek. Wenn Sie keinen "Hafen" haben, können Sie ihn hier installieren.

library(haven) 

SPSS-Datei

Unten finden Sie den Code zum Exportieren der Daten in die SPSS-Software:

write_sav(df, "table_car.sav") 

Exportieren von Daten aus R in eine SAS-Datei

Genauso einfach wie spss können Sie nach sas exportieren

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

So exportieren Sie Daten von R in die STATA-Datei

Schließlich ermöglicht die Portbibliothek das Schreiben einer .dta-Datei.

write_dta(df, "table_car.dta")

R.

Wenn Sie einen Datenrahmen oder ein anderes R-Objekt speichern möchten, können Sie die Funktion save () verwenden.

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

Sie können die oben erstellten Dateien im aktuellen Arbeitsverzeichnis überprüfen

Interagiere mit den Cloud Services

Last but not least ist R mit fantastischen Bibliotheken ausgestattet, um mit den Cloud-Computing-Diensten zu interagieren. Der letzte Teil dieses Tutorials befasst sich mit Export- / Importdateien aus:

• Google Drive
• Dropbox

Hinweis : In diesem Teil des Tutorials wird davon ausgegangen, dass Sie über ein Konto bei Google und Dropbox verfügen. Wenn nicht, können Sie schnell eine erstellen für - Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=de - Dropbox: https://www.dropbox.com/h

Google Drive

Sie müssen die Bibliothek googledrive installieren, um auf die Funktion zugreifen zu können, die die Interaktion mit Google Drive ermöglicht.

Die Bibliothek ist in Anaconda noch nicht verfügbar. Sie können es mit dem folgenden Code in der Konsole installieren.

install.packages("googledrive") 

und Sie öffnen die Bibliothek.

library(googledrive)

Für Nicht-Conda-Benutzer ist die Installation einer Bibliothek einfach. Sie können die Funktion install.packages ('NAME OF PACKAGE) mit dem Namen des Pakets in Klammern verwenden. Vergiss das '' nicht. Beachten Sie, dass R das Paket automatisch in libPaths () installieren soll. Es lohnt sich, es in Aktion zu sehen.

Auf Google Drive hochladen

Um eine Datei auf Google Drive hochzuladen, müssen Sie die Funktion drive_upload () verwenden.

Bei jedem Neustart von Rstudio werden Sie aufgefordert, den Zugriff auf Google Drive zuzulassen.

Die grundlegende Syntax von drive_upload () lautet

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. 

Nachdem Sie den Code gestartet haben, müssen Sie mehrere Fragen bestätigen

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

Ausgabe:

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

Sie geben 1 in die Konsole ein, um den Zugriff zu bestätigen

Anschließend werden Sie zur Google-API weitergeleitet, um den Zugriff zu ermöglichen. Klicken Sie auf Zulassen.

Sobald die Authentifizierung abgeschlossen ist, können Sie Ihren Browser beenden.

In der Rstudio-Konsole sehen Sie die Zusammenfassung des durchgeführten Schritts. Google hat die lokal auf dem Laufwerk befindliche Datei erfolgreich hochgeladen. Google hat jeder Datei im Laufwerk eine ID zugewiesen.

Sie können diese Datei in der Google-Tabelle sehen.

drive_browse("table_car")

Ausgabe:

Sie werden zu Google Spreadsheet weitergeleitet

Aus Google Drive importieren

Das Hochladen einer Datei von Google Drive mit der ID ist praktisch. Wenn Sie den Dateinamen kennen, können Sie die ID wie folgt abrufen:

Hinweis : Abhängig von Ihrer Internetverbindung und der Größe Ihres Laufwerks dauert es einige Zeit.

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

Sie haben die ID in der Variablen x gespeichert. Mit der Funktion drive_download () können Sie eine Datei von Google Drive herunterladen.

Die grundlegende Syntax lautet:

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.

Sie können die Datei endlich herunterladen:

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

Code Erklärung

• drive_download (): Funktion zum Herunterladen einer Datei von Google Drive
• as_id (x): Verwenden Sie die ID, um die Datei in Google Drive zu durchsuchen
• overwrite = TRUE: Wenn eine Datei vorhanden ist, überschreiben Sie sie, andernfalls wird die Ausführung angehalten. Um den Namen der Datei lokal anzuzeigen, können Sie Folgendes verwenden:

Ausgabe:

Die Datei wird in Ihrem Arbeitsverzeichnis gespeichert. Denken Sie daran, dass Sie die Erweiterung der Datei hinzufügen müssen, um sie in R zu öffnen. Sie können den vollständigen Namen mit der Funktion paste () (dh table_car.csv) erstellen.

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

Ausgabe:

## 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

Schließlich können Sie die Datei von Ihrem Google-Laufwerk entfernen.

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

Ausgabe:

Es ist ein langsamer Prozess. Das Löschen dauert einige Zeit

In Dropbox exportieren

R interagiert mit Dropbox über die rdrop2-Bibliothek. Die Bibliothek ist in Anaconda ebenfalls nicht verfügbar. Sie können es über die Konsole installieren

install.packages('rdrop2')

library(rdrop2)

Sie müssen mit Ihrem Berechtigungsnachweis temporären Zugriff auf Dropbox gewähren. Nachdem die Identifizierung abgeschlossen ist, kann R Uploads erstellen, entfernen und in Ihre Dropbox herunterladen.

Zunächst müssen Sie Zugriff auf Ihr Konto gewähren. Die Anmeldeinformationen werden während der gesamten Sitzung zwischengespeichert.

drop_auth()

Sie werden zu Dropbox weitergeleitet, um die Authentifizierung zu bestätigen.

Sie erhalten eine Bestätigungsseite. Sie können es schließen und zu R zurückkehren

Sie können einen Ordner mit der Funktion drop_create () erstellen.

• drop_create ('my_first_drop'): Erstellen Sie einen Ordner im ersten Zweig von Dropbox
• drop_create ('First_branch / my_first_drop'): Erstellen Sie einen Ordner im vorhandenen First_branch-Ordner.

drop_create('my_first_drop')

Ausgabe:

In DropBox

Verwenden Sie die Funktion drop_upload (), um die CSV-Datei in Ihre Dropbox hochzuladen.

Grundlegende Syntax:

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")

Ausgabe:

Bei DropBox

Sie können die CSV-Datei aus Dropbox mit der Funktion drop_read_csv () lesen.

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

Ausgabe:

## 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

Wenn Sie mit der Verwendung der Datei fertig sind und sie löschen möchten. Sie müssen den Pfad der Datei in die Funktion drop_delete () schreiben.

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

Ausgabe:

Es ist auch möglich, einen Ordner zu löschen

drop_delete('my_first_drop')

Ausgabe:

Zusammenfassung

Wir können alle Funktionen in der folgenden Tabelle zusammenfassen

Bibliothek	Zielsetzung	Funktion
Base	CSV exportieren	write.csv ()
xlsx	Excel exportieren	write.xlsx ()
Oase	Exportieren Sie spss	write_sav ()
Oase	Export sas	write_sas ()
Oase	Exportieren Sie Statistiken	write_dta ()
Base	Exportieren Sie R.	speichern()
Google Drive	Laden Sie Google Drive hoch	drive_upload ()
Google Drive	In Google Drive öffnen	drive_browse ()
Google Drive	Datei-ID abrufen	drive_get (as_id ())
Google Drive	Download von Google Drive	download_google ()
Google Drive	Datei aus Google Drive entfernen	drive_rm ()
rdrop2	Authentifizierung	drop_auth ()
rdrop2	Erstellen Sie einen Ordner	drop_create ()
rdrop2	In Dropbox hochladen	drop_upload ()
rdrop2	Lesen Sie csv aus Dropbox	drop_read_csv
rdrop2	Datei aus Dropbox löschen	drop_delete ()