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Cómo exportar datos de R a CSV, Excel

Cómo exportar datos de R.

En este tutorial, aprenderemos cómo exportar datos desde el entorno R a varios formatos.

Para exportar datos al disco duro, necesita la ruta y la extensión del archivo. En primer lugar, la ruta es donde se almacenarán los datos. En este tutorial, verá cómo almacenar datos en:

  • El disco duro
  • Google Drive
  • Dropbox

En segundo lugar, R permite a los usuarios exportar los datos en diferentes tipos de archivos. Cubrimos la extensión de archivo requerida:

En general, no es difícil exportar datos de R.

En este tutorial, aprenderá:

Exportar a disco duro

Para comenzar, puede guardar los datos directamente en el directorio de trabajo. El siguiente código imprime una ruta a su directorio de trabajo:

directory <-getwd()
directory

Producción:

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

De forma predeterminada, el archivo se guardará en la ruta a continuación.

Para Mac OS:

/Users/USERNAME/Downloads/	

Para ventanas:

C:UsersUSERNAMEDocuments

Por supuesto, puede establecer un camino diferente. Por ejemplo, puede cambiar la ruta a la carpeta de descarga.

Crea un marco de datos

Primero, importemos el conjunto de datos de mtcars y obtengamos mpg media y group disp con gear.


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

Producción::


## # 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

La tabla tiene tres filas y tres columnas. Puede crear un archivo CSV con la función write.csv en R.

Cómo exportar el marco de datos a un archivo CSV en R.

Sintaxis básica de write.csv en R para exportar el DataFrame a CSV en 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

Ejemplo:

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

Explicación del Código

Nota: Puede usar la función write.csv en R como write.csv2 () para separar las filas con un punto y coma para exportar datos de R a csv.

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

Nota: Solo con fines pedagógicos, creamos una función llamada open_folder () para abrir la carpeta del directorio por usted. Todo lo que tiene que hacer es ejecutar el código a continuación y ver dónde se almacena el archivo csv. Debería ver un archivo llamado table_car.csv para exportar datos de R a csv.


# 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)

Cómo exportar datos de R a un archivo de Excel

Ahora aprenderemos cómo exportar datos de R a Excel:

Exportar datos de R a Excel es trivial para los usuarios de Windows y más difícil para un usuario de Mac OS. Ambos usuarios utilizarán el xlsx de la biblioteca para crear un archivo de Excel. La ligera diferencia proviene de la instalación de la biblioteca. De hecho, xlsx usa la biblioteca de Java para crear el archivo. Es necesario instalar Java si no está presente en su máquina para exportar datos de R a Excel.

Usuarios de Windows

Si es un usuario de Windows, puede instalar la biblioteca directamente con conda para exportar la base de datos para optimizar R:

conda install -c r r-xlsx

Una vez instalada la biblioteca, puede utilizar la función write.xlsx (). Se crea un nuevo libro de trabajo de Excel en el directorio de trabajo para exportar datos de R a Excel


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

Si es usuario de Mac OS, debe seguir estos pasos:

Paso 1) Puede descargar Java del sitio oficial de Oracle e instalarlo.

Puede volver a Rstudio y comprobar qué versión de Java está instalada.

system("java -version")

En el momento del tutorial, la última versión de Java era 9.0.4.

Paso 2) Necesita instalar rjava en R. Le sugerimos que instale R y Rstudio con Anaconda. Anaconda gestiona las interdependencias. En este sentido, Anaconda manejará las complejidades de la instalación de rJava.

En primer lugar, debe actualizar conda y luego el Biblioteca. Puede copiar y pegar las siguientes dos líneas de código en la terminal.


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

A continuación, abra rjava en Rstudio

library(rJava)

Paso 3) Finalmente, es hora de instalar xlsx. De nuevo, puedes usarlo conda para hacerlo:

conda install -c r r-xlsx

Al igual que los usuarios de Windows, puede guardar datos con la función write.xlsx ()

library(xlsx)

Producción:

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

Exportar datos de R a varios programas

Exportar datos a diferentes programas e importarlos es muy sencillo. El «santuario» de la biblioteca proporciona una forma conveniente de exportar datos a

Primero, importe la biblioteca. Si no tiene un «santuario», puede ir aquí instalar.

library(haven)		

Archivo SPSS

A continuación se muestra el código para exportar los datos al software SPSS:

write_sav(df, "table_car.sav")	

Exportar datos de R a un archivo SAS

Tan simple como spss, puede exportar a sas

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

Cómo exportar datos de R a un archivo STATA

Finalmente, la biblioteca de asilo le permite escribir un archivo .dta.

write_dta(df, "table_car.dta")

R.

Si desea guardar un marco de datos o cualquier otro objeto R, puede usar la función save ().

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

Puede verificar los archivos creados anteriormente en el directorio de trabajo actual

Interactuar con los servicios en la nube

Por último, pero no menos importante, R tiene excelentes bibliotecas para interactuar con los servicios de computación en la nube. La sección final de este tutorial trata sobre la exportación / importación de archivos desde:

Nota: Esta parte del tutorial asume que tienes una cuenta con Google y Dropbox. De lo contrario, puede crear rápidamente uno para – Google Drive: https://accounts.google.com/SignUp?hl=es – Dropbox: https://www.dropbox.com/h

Google Drive

Debe instalar la biblioteca de googledrive para acceder a la función que permite la interacción con Google Drive.

La biblioteca aún no está disponible en Anaconda. Puede instalarlo con el siguiente código en la consola.

install.packages("googledrive")	

y abres la biblioteca.

library(googledrive)

Para un usuario que no es de Conda, instalar una biblioteca es fácil, puede usar la función install.packages (‘NOMBRE DEL PAQUETE’) con el nombre del paquete dentro del corchete. No olvide el ». Tenga en cuenta que se supone que R debe instalar el paquete en libPaths () automáticamente. Vale la pena verlo en acción.

Subir a Google Drive

Para cargar un archivo en la unidad de Google, debe usar la función drive_upload ().

Cada vez que reinicie Rstudio, se le pedirá que permita claramente el acceso a Google Drive.

La sintaxis básica de drive_upload ()

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.	

Después de iniciar el código, debe confirmar algunas preguntas.

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

Producción:


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

Escribe 1 en la consola para confirmar el acceso

A continuación, se le redirige a la API de Google para permitir el acceso. Haz clic en Permitir.

Una vez que se complete la autenticación, puede salir de su navegador.

En la consola de Rstudio, puede ver un resumen del paso realizado. Google ha subido correctamente el archivo ubicado localmente en Drive. A todos los archivos de la unidad se les ha asignado un ID de Google.

Puede ver este archivo en la hoja de cálculo de Google.

drive_browse("table_car")

Producción:

Serás redirigido a la hoja de cálculo de Google.

Importar desde Google Drive

Es conveniente cargar un archivo de Google Drive con el ID. Si conoce el nombre del archivo, puede obtener su ID de la siguiente manera:

Nota: Dependiendo de su conexión a Internet y del tamaño de su unidad, demorará horas.


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

Almacena el ID en la variable x. La función drive_download () permite descargar archivos de Google Drive.

La sintaxis básica es:

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.

Finalmente puedes descargar el archivo:

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

Explicación del Código

Producción:

El archivo se almacena en su directorio de trabajo. Recuerde, debe agregar la extensión del archivo para abrirlo en R. Puede crear el nombre completo con la función paste () (es decir, 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

Producción:


##   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

Finalmente, puede eliminar el archivo de su unidad de Google.

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

Producción:

Es un proceso lento. Se necesita tiempo para destruir

Exportar a Dropbox

R interactúa con Dropbox a través de la biblioteca rdrop2. La biblioteca tampoco está disponible en Anaconda. Puedes instalarlo a través de la consola.

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

Debe proporcionar acceso temporal a Dropbox con sus credenciales. Una vez realizado el reconocimiento, R puede crear y eliminar cargas y descargas en su Dropbox.

En primer lugar, debe otorgar acceso a su cuenta. Las credenciales se depositan durante toda la sesión.

drop_auth()

Serás redirigido a Dropbox para confirmar la autenticación.

Recibirás una página de confirmación. Puedes cerrarlo y volver a R.

Puede crear una carpeta con la función drop_create ().

drop_create('my_first_drop')

Producción:

En DropBox

Para cargar el archivo .csv en su Dropbox, use la función drop_upload ().

Sintaxis básica:


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")

Producción:

En DropBox

Puede leer el archivo csv de Dropbox con la función drop_read_csv ()

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

Producción:

##   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

Cuando está utilizando el archivo y desea eliminarlo. Debe escribir la ruta del archivo en la función drop_delete ()

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

Producción:

También se puede eliminar una carpeta

drop_delete('my_first_drop')

Producción:

Resumen

Podemos resumir todas las funciones en la siguiente tabla

Biblioteca

Propósito

Función

bonn

Exportar csv

write.csv ()

xlsx

Excelente exportación

write.xlsx ()

santuario

Exportar spss

write_sav ()

santuario

Exportar sas

write_sas ()

santuario

Exportar estadísticas

write_dta ()

bonn

Exportar R.

ahorrar ()

Google Drive

Subir Google Drive

drive_upload ()

Google Drive

Abrir en Google Drive

drive_browse ()

Google Drive

Recuperar ID de archivo

drive_get (as_id ())

Google Drive

Descarga desde Google Drive

download_google ()

Google Drive

Eliminar el archivo de Google Drive

drive_rm ()

rdrop2

Autenticación

drop_auth ()

rdrop2

Crea una carpeta

drop_create ()

rdrop2

Subir a Dropbox

drop_upload ()

rdrop2

Leer csv de Dropbox

drop_read_csv

rdrop2

Eliminar archivo de Dropbox

drop_delete ()