如何将数据从R导出到CSV、Excel

如何从R导出数据

在本教程中，我们将学习如何将数据从R环境导出为不同的格式。

要将数据导出到硬盘，您需要文件路径和扩展名。首先，路径是数据将存储的位置。在本教程中，您将看到如何将数据存储在

硬盘上
Google Drive
Dropbox

其次，R允许用户将数据导出为不同类型的文件。我们涵盖了基本文件的扩展名

csv
xlsx
RDS
SAS
SPSS
STATA

总的来说，从R导出数据并不难。

导出到硬盘

首先，您可以将数据直接保存在工作目录中。以下代码将打印出您的工作目录路径

directory <-getwd()
directory

输出

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

默认情况下，文件将保存在下面的路径中。

适用于Mac OS

/Users/USERNAME/Downloads/

适用于 Windows

C:\Users\USERNAME\Documents\

当然，您可以设置一个不同的路径。例如，您可以将路径更改为下载文件夹。

创建数据框

首先，让我们导入mtcars数据集，并按gear对mpg和disp进行分组求平均值。

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

输出

## # 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

该表包含三行三列。您可以使用R中的write.csv函数创建CSV文件。

如何在R中将DataFrame导出为CSV文件

write.csv在R中用于将DataFrame导出为CSV的基本语法

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

示例

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

代码解释

write.csv(df, “table_car.csv”)：在硬盘上创建CSV文件
- df：环境中数据框的名称
- “table_car.csv”：将文件命名为table_car并将其存储为csv

注意：您可以使用write.csv2()函数来分隔行，用分号代替，以供R导出为csv数据。

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

注意：仅为教学目的，我们创建了一个名为open_folder()的函数来为您打开目录文件夹。您只需运行下面的代码，看看csv文件存储在哪里。您应该看到一个名为table_car.csv的文件，用于R导出为csv的数据。

# 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)

如何将R中的数据导出为Excel文件

现在，我们将学习如何将数据从R导出到Excel。

对于Windows用户来说，从R导出数据到Excel非常简单，而对于Mac OS用户来说则有点棘手。两类用户都将使用xlsx库来创建Excel文件。唯一的区别在于库的安装。确实，xlsx库使用Java来创建文件。如果您的机器上没有安装Java，则需要安装Java才能进行R数据导出到Excel。

Windows用户

如果您是Windows用户，您可以使用conda直接安装库，以便将数据框导出为Excel R。

conda install -c r r-xlsx

安装库后，您可以使用write.xlsx()函数。将在工作目录中为R导出Excel数据创建一个新的Excel工作簿。

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

如果您是Mac OS用户，您需要遵循以下步骤

步骤1：安装最新版本的Java
步骤2：安装rJava库
步骤3：安装xlsx库

步骤1)您可以从Oracle官方网站下载Java并安装它。

您可以返回Rstudio并检查已安装的Java版本。

system("java -version")

在教程进行时，Java的最新版本是9.0.4。

步骤2)您需要在R中安装rjava。我们建议您使用Anaconda安装R和Rstudio。Anaconda管理库之间的依赖关系。从这个意义上说，Anaconda将处理rJava安装的复杂性。

首先，您需要更新conda，然后安装库。您可以将以下两行代码复制并粘贴到终端中。

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

接下来，在Rstudio中打开rjava。

library(rJava)

步骤3)最后，是时候安装xlsx了。同样，您可以使用conda来完成。

conda install -c r r-xlsx

与Windows用户一样，您可以使用write.xlsx()函数保存数据。

library(xlsx)

输出

## Loading required package: xlsxjars

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

将R中的数据导出到不同的软件

将数据导出到不同的软件和导入它们一样简单。库“haven”提供了一种方便的方式来导出数据到

spss
sas
stata

首先，导入库。如果您没有“haven”，您可以点击这里进行安装。

library(haven)

SPSS文件

以下是将数据导出到SPSS软件的代码

write_sav(df, "table_car.sav")

将R中的数据导出为SAS文件

就像spss一样简单，您可以导出到sas。

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

如何将R中的数据导出为STATA文件

最后，haven库允许写入.dta文件。

write_dta(df, "table_car.dta")

回车符

如果您想保存一个数据框或任何其他R对象，您可以使用save()函数。

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

您可以在当前工作目录中检查上面创建的文件。

与云服务交互

最后但同样重要的是，R配备了强大的库来与云计算服务进行交互。本教程的最后一部分将介绍从以下位置导出/导入文件：

Google Drive
Dropbox

注意：本教程的这一部分假定您拥有Google和Dropbox账户。如果没有，您可以快速创建一个——Google Drive：https://#/SignUp?hl=en——Dropbox：https://www.dropbox.com/h

Google Drive

您需要安装googledrive库来访问允许与Google Drive交互的函数。

该库尚未在Anaconda中提供。您可以在控制台中通过以下代码安装它。

install.packages("googledrive")

然后您打开库。

library(googledrive)

对于非conda用户，安装库很容易，您可以使用函数install.packages(‘PACKAGE NAME’)并将包的名称放在括号中。不要忘记‘ ‘。请注意，R应该会自动将包安装到 `libPaths()` 中。看看它是如何工作的还是值得的。

上传到Google Drive

要将文件上传到Google Drive，您需要使用drive_upload()函数。

每次重启Rstudio时，系统都会提示您允许tidyverse访问Google Drive。

drive_upload()的基本语法是

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.

启动代码后，您需要确认几个问题。

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

输出

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

您在控制台中输入1以确认访问。

然后，您将被重定向到Google API以允许访问。点击允许。

身份验证完成后，您可以关闭浏览器。

在Rstudio的控制台中，您可以看到所完成步骤的摘要。Google已成功上传了本地位于Drive上的文件。Google为Drive中的每个文件分配了一个ID。

您可以在Google Spreadsheet中看到此文件。

drive_browse("table_car")

输出

您将被重定向到Google Spreadsheet。

从Google Drive导入

通过ID上传文件到Google Drive很方便。如果您知道文件名，您可以按以下方式获取其ID：

注意：根据您的互联网连接和Drive的大小，这需要一些时间。

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

您将ID存储在变量x中。drive_download()函数允许从Google Drive下载文件。

基本语法是

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.

您最终可以下载文件。

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

代码解释

drive_download()：从Google Drive下载文件的函数
as_id(x)：使用ID在Google Drive中浏览文件
overwrite = TRUE：如果文件存在，则覆盖它，否则执行将中止。要查看本地文件的名称，您可以使用

输出

文件存储在您的工作目录中。请记住，您需要在R中打开它之前添加文件的扩展名。您可以使用paste()函数创建完整的文件名（即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

输出

##   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

最后，您可以从Google Drive中删除该文件。

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

输出

这是一个缓慢的过程。删除需要时间。

导出到Dropbox

R通过rdrop2库与Dropbox进行交互。该库也不在Anaconda中提供。您可以通过控制台安装它。

install.packages('rdrop2')

library(rdrop2)

您需要提供对Dropbox的临时访问权限并提供您的凭证。在识别完成后，R可以创建、删除、上传和下载到您的Dropbox。

首先，您需要授予对您账户的访问权限。凭证会在整个会话期间缓存。

drop_auth()

您将被重定向到Dropbox以确认身份验证。

您将看到一个确认页面。您可以关闭它并返回R。

您可以使用drop_create()函数创建一个文件夹。

drop_create(‘my_first_drop’)：在Dropbox的第一个分支中创建一个文件夹。
drop_create(‘First_branch/my_first_drop’)：在已存在的First_branch文件夹内创建一个文件夹。

drop_create('my_first_drop')

输出

在Dropbox中

要将.csv文件上传到您的Dropbox，请使用drop_upload()函数。

基本语法

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")

输出