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

Daftar Isi:

Anonim

Cara Mengekspor Data dari R

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

Untuk mengekspor data ke hard drive, Anda memerlukan jalur file dan ekstensi. Pertama-tama, path adalah lokasi penyimpanan data. Dalam tutorial ini, Anda akan melihat cara menyimpan data di:

  • Hard drive
  • google Drive
  • Dropbox

Kedua, R memungkinkan pengguna mengekspor data ke berbagai jenis file. Kami membahas ekstensi file penting:

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

Secara keseluruhan, tidak sulit untuk mengekspor data dari R.

Dalam tutorial ini, Anda akan belajar-

  • Ekspor ke Hard drive
  • Cara Mengekspor DataFrame ke File CSV di R
  • Cara Mengekspor Data dari File R ke Excel
  • Mengekspor Data dari R ke Perangkat Lunak Berbeda
  • Mengekspor Data dari File R ke SAS
  • Cara Mengekspor Data dari R ke File STATA
  • Berinteraksi dengan Layanan Cloud
  • google Drive
  • Ekspor ke Dropbox

Ekspor ke Hard drive

Untuk memulainya, Anda dapat menyimpan data langsung ke direktori kerja. Kode berikut mencetak jalur direktori kerja Anda:

directory <-getwd()directory

Keluaran:

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

Secara default, file akan disimpan di jalur di bawah ini.

Untuk Mac OS:

/Users/USERNAME/Downloads/

Untuk Windows:

C:\Users\USERNAME\Documents\

Anda tentu saja dapat menetapkan jalur yang berbeda. Misalnya, Anda dapat mengubah jalur ke folder unduhan.

Buat bingkai data

Pertama-tama, mari impor dataset mtcars dan dapatkan mean dari 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

Tabel berisi tiga baris dan tiga kolom. Anda dapat membuat file CSV dengan fungsi write.csv di R.

Cara Mengekspor DataFrame ke File CSV di R

Sintaks dasar write.csv di R untuk Mengekspor DataFrame ke CSV di 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 Kode

  • write.csv (df, "table_car.csv"): Buat file CSV di hard drive:
    • df: nama bingkai data di lingkungan
    • "table_car.csv": Beri nama file table_car dan simpan sebagai csv

Catatan : Anda dapat menggunakan fungsi write.csv di R sebagai write.csv2 () untuk memisahkan baris dengan titik koma untuk ekspor R ke data csv.

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

Catatan : Untuk tujuan pedagogis saja, kami membuat fungsi yang disebut open_folder () untuk membuka folder direktori untuk Anda. Anda hanya perlu menjalankan kode di bawah ini dan melihat di mana file csv disimpan. Anda akan melihat nama file table_car.csv untuk ekspor 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 Mengekspor Data dari File R ke Excel

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

Mengekspor data dari R ke Excel itu sepele untuk pengguna Windows dan lebih rumit untuk pengguna Mac OS. Kedua pengguna akan menggunakan perpustakaan xlsx untuk membuat file Excel. Sedikit perbedaan berasal dari penginstalan perpustakaan. Memang, perpustakaan xlsx menggunakan Java untuk membuat file tersebut. Java perlu diinstal jika tidak ada di mesin Anda untuk ekspor Data R ke Excel.

Pengguna Windows

Jika Anda pengguna Windows, Anda dapat menginstal perpustakaan secara langsung dengan conda untuk mengekspor dataframe ke excel R:

conda install -c r r-xlsx

Setelah perpustakaan terinstal, Anda dapat menggunakan fungsi write.xlsx (). Buku kerja Excel baru dibuat di direktori kerja untuk ekspor R ke data Excel

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

Jika Anda adalah pengguna Mac OS, Anda perlu mengikuti langkah-langkah berikut:

  • Langkah 1: Instal Java versi terbaru
  • Langkah 2: Instal library rJava
  • Langkah 3: Instal library xlsx

Langkah 1) Anda dapat mengunduh Java dari situs resmi Oracle dan menginstalnya.

Anda dapat kembali ke Rstudio dan memeriksa versi Java mana yang diinstal.

system("java -version")

Pada saat tutorial ini, versi terbaru Java adalah 9.0.4.

Langkah 2) Anda perlu menginstal rjava di R. Kami merekomendasikan Anda untuk menginstal R dan Rstudio dengan Anaconda. Anaconda mengelola dependensi antar perpustakaan. Dalam hal ini, Anaconda akan menangani seluk-beluk pemasangan rJava.

Pertama-tama, Anda perlu memperbarui conda dan kemudian menginstal pustaka. Anda dapat menyalin dan menempelkan dua baris kode berikutnya di terminal.

conda - conda updateconda install -c r r-rjava

Selanjutnya, buka rjava di Rstudio

library(rJava)

Langkah 3) Akhirnya, sekarang saatnya menginstal xlsx. Sekali lagi, Anda dapat menggunakan conda untuk melakukannya:

conda install -c r r-xlsx

Sama seperti pengguna windows, Anda dapat menyimpan data dengan fungsi write.xlsx ()

library(xlsx)

Keluaran:

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

Mengekspor Data dari R ke Perangkat Lunak Berbeda

Mengekspor data ke perangkat lunak berbeda semudah mengimpornya. Perpustakaan "surga" menyediakan cara mudah untuk mengekspor data ke

  • spss
  • sas
  • stata

Pertama-tama, impor pustaka. Jika Anda tidak memiliki "surga", Anda dapat membuka di sini untuk menginstalnya.

library(haven)

File SPSS

Di bawah ini adalah kode untuk mengekspor data ke software SPSS:

write_sav(df, "table_car.sav")

Mengekspor Data dari File R ke SAS

Sesederhana spss, Anda dapat mengekspor ke sas

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

Cara Mengekspor Data dari R ke File STATA

Akhirnya, perpustakaan surga memungkinkan penulisan file .dta.

write_dta(df, "table_car.dta")

R

Jika Anda ingin menyimpan bingkai data atau objek R lainnya, Anda dapat menggunakan fungsi save ().

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

Anda dapat memeriksa file yang dibuat di atas di direktori kerja saat ini

Berinteraksi dengan Layanan Cloud

Last but not least, R dilengkapi dengan pustaka yang fantastis untuk berinteraksi dengan layanan komputasi awan. Bagian terakhir dari tutorial ini membahas ekspor / impor file dari:

  • google Drive
  • Dropbox

Catatan : Bagian tutorial ini mengasumsikan Anda memiliki akun dengan Google dan Dropbox. Jika tidak, Anda dapat dengan cepat membuatnya untuk - Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=id - Dropbox: https://www.dropbox.com/h

google Drive

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

Perpustakaan belum tersedia di Anaconda. Anda dapat menginstalnya dengan kode di bawah ini di konsol.

install.packages("googledrive")

dan Anda membuka perpustakaan.

library(googledrive)

Untuk pengguna non-conda, menginstal perpustakaan itu mudah, Anda dapat menggunakan fungsi install.packages ('NAMA PAKET) dengan nama paket di dalam tanda kurung. Jangan lupakan ''. Perhatikan bahwa, R seharusnya menginstal paket di `libPaths () secara otomatis. Layak untuk melihatnya beraksi.

Unggah ke Google Drive

Untuk mengupload file ke Google drive, Anda perlu menggunakan fungsi drive_upload ().

Setiap kali Anda memulai ulang Rstudio, Anda akan diminta untuk mengizinkan akses ke Google Drive.

Sintaks dasar 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.

Setelah Anda meluncurkan kode, Anda perlu mengkonfirmasi beberapa pertanyaan

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

Keluaran:

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

Anda mengetik 1 di konsol untuk mengonfirmasi akses

Kemudian, Anda dialihkan ke Google API untuk mengizinkan akses. Klik Izinkan.

Setelah otentikasi selesai, Anda dapat keluar dari browser Anda.

Di konsol Rstudio, Anda dapat melihat ringkasan langkah yang telah dilakukan. Google berhasil mengunggah file yang terletak secara lokal di Drive. Google menetapkan ID untuk setiap file di drive.

Anda dapat melihat file ini di Google Spreadsheet.

drive_browse("table_car")

Keluaran:

Anda akan diarahkan ke Google Spreadsheet

Impor dari Google Drive

Mudah mengunggah file dari Google Drive dengan ID. Jika Anda mengetahui nama file, Anda bisa mendapatkan ID-nya sebagai berikut:

Catatan : Bergantung pada koneksi internet Anda dan ukuran Drive Anda, ini membutuhkan waktu.

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

Anda menyimpan ID di variabel x. Fungsi drive_download () memungkinkan mengunduh file dari Google Drive.

Sintaks dasarnya 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 dapat mengunduh file:

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

Penjelasan Kode

  • drive_download (): Berfungsi untuk mendownload file dari Google Drive
  • as_id (x): Gunakan ID untuk menjelajahi file di Google Drive
  • overwrite = TRUE: Jika file ada, timpa, jika tidak eksekusi dihentikan Untuk melihat nama file secara lokal, Anda dapat menggunakan:

Keluaran:

File tersebut disimpan di direktori kerja Anda. Ingat, Anda perlu menambahkan ekstensi file untuk membukanya di R. Anda dapat membuat nama lengkap dengan fungsi paste () (yaitu table_car.csv)

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

Keluaran:

## 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

Terakhir, Anda dapat menghapus file dari drive Google Anda.

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

Keluaran:

Ini proses yang lambat. Butuh waktu untuk menghapus

Ekspor ke Dropbox

R berinteraksi dengan Dropbox melalui pustaka rdrop2. Perpustakaan juga tidak tersedia di Anaconda. Anda dapat menginstalnya melalui konsol

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

Anda perlu memberikan akses sementara ke Dropbox dengan kredensial Anda. Setelah identifikasi selesai, R dapat membuat, menghapus unggahan dan unduh ke Dropbox Anda.

Pertama-tama, Anda perlu memberikan akses ke akun Anda. Kredensial di-cache selama semua sesi.

drop_auth()

Anda akan diarahkan ke Dropbox untuk mengonfirmasi otentikasi.

Anda akan mendapatkan halaman konfirmasi. Anda dapat menutupnya dan kembali ke R

Anda dapat 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')

Keluaran:

Di DropBox

Untuk mengunggah file .csv ke Dropbox Anda, gunakan fungsi drop_upload ().

Sintaks dasar:

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")

Keluaran:

Di DropBox

Anda dapat membaca file csv dari Dropbox dengan fungsi drop_read_csv ()

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

Keluaran:

## 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

Setelah selesai menggunakan file dan ingin menghapusnya. Anda perlu menulis jalur file di fungsi drop_delete ()

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

Keluaran:

Juga dimungkinkan untuk menghapus folder

drop_delete('my_first_drop')

Keluaran:

Ringkasan

Kami dapat meringkas semua fungsi pada tabel di bawah ini

Perpustakaan

Objektif

Fungsi

mendasarkan

Ekspor csv

write.csv ()

xlsx

Ekspor excel

write.xlsx ()

tempat berlindung

Ekspor spss

write_sav ()

tempat berlindung

Ekspor sas

write_sas ()

tempat berlindung

Ekspor stata

write_dta ()

mendasarkan

Ekspor R

menyimpan()

google Drive

Unggah Google Drive

drive_upload ()

google Drive

Buka di Google Drive

drive_browse ()

google Drive

Ambil ID file

drive_get (as_id ())

google Drive

Unduh dari Google Drive

download_google ()

google Drive

Hapus file dari Google Drive

drive_rm ()

rdrop2

Otentifikasi

drop_auth ()

rdrop2

Buat folder

drop_create ()

rdrop2

Unggah ke Dropbox

drop_upload ()

rdrop2

Baca csv dari Dropbox

drop_read_csv

rdrop2

Hapus file dari Dropbox

drop_delete ()