Ler CSV em R Como Ler CSV em R Se você estiver usando o R, provavelmente precisará ler os dados em algum momento. Embora R possa ler arquivos. xls e. xlsx do Excel, esses tipos de arquivos geralmente causam problemas. Arquivos separados por vírgula (.csv) são muito mais fáceis de se trabalhar. É melhor salvar esses arquivos como csv antes de lê-los no R. Se você precisa ler em um csv com R, a melhor maneira de fazer isso é com o comando read. csv. Aqui está um exemplo de como ler CSV em R: O acima lê o arquivo TheDataIWantToReadIn. csv em um quadro de dados que ele cria chamado MyData. headerTRUE especifica que esses dados incluem uma linha de cabeçalho e sep8221,8221 especifica que os dados são separados por vírgulas (embora read. csv implique o mesmo, acho mais seguro ser explícito). Observe que o acima inclui o caminho do arquivo (o c: /). Se você já tiver definido um diretório de trabalho em R, poderá listar o arquivo da seguinte forma: Existem outras opções que podem ser usadas com o read. csv. Veja a página oficial do R-manual em read. csv para saber mais: cran. r-project. org/doc/manuals/R-data. html. Por que não read. table I8217ve encontrou read. csv para ser mais confiável. Às vezes recebo erros com read. table. Eu vou postar os erros quando me deparo com eles novamente. Obrigado pela leitura Este site levou muito tempo para ser criado. Se foi útil para você, por favor, mostre-o, compartilhando com amigos, gostando ou tweetando. Se você tiver alguma opinião sobre este código R, por favor poste nos comentários. Posts relacionados: 14 pensamentos sobre ldquo Leia CSV em R rdquo Hi Justin, obrigado por compartilhá-lo. Você pode me dizer se há alguma sintaxe para criar objetos (DataFrame) Ex: MyData (OR) My. Data Uma maneira de criar um quadro de dados é primeiro criar uma matriz. Esta matriz é preenchida com NAs e tem 5 linhas de 3 variáveis: MyData Your R como to8217s me ajudaram muito com o meu curso de programação R 8211 As páginas estão bem escritas. claro e simples de compreender. Muito obrigado Boa sorte com R. Obrigado pela explicação, eu realmente aprecio que você tenha tido tempo para fazer isso. Você é bem vindo I8217m feliz em ajudar. Como você usa a variável para acessar os dados depois de ler o arquivo No exemplo acima, nós lemos um csv em R como um objeto chamado MyData. Se você quiser fazer alguma coisa com MyData, você se refere a esse objeto com seu comando. Por exemplo, se eu quiser um resumo de MyData, usaria summary (MyData). Se você quiser fazer algo com uma variável específica em meus dados, use o nome do objeto, o símbolo e, em seguida, o nome da variável. Por exemplo, se eu quiser um resumo de uma variável chamada 8220VariableOne8221 em MyData, eu usaria summary (MyDataVariableOne). Eu só quero ler um arquivo (.csv) usando java com JRI api. Eu configurei toda a variável de caminho, mas it8217s me mostrando Biblioteca nativa não encontrada o que deve fazer Importar dados para o MS Excel é o processo de transferir dados de outras fontes de banco de dados e convertê-los em formato. xls. Esse processo elimina a necessidade de inserir manualmente cada item em uma nova planilha do Excel. A importação de dados, portanto, economiza muito tempo do usuário e reduz o erro humano. Os dados de origem são chamados de fonte de dados interna, se estiverem localizados em arquivos ou pastas em um computador pessoal. Importando dados através da funcionalidade Importar dados Em uma nova planilha do Microsoft Excel, clique no menu da barra de tarefas chamado Dados e role para baixo até Importar dados externos. Um novo menu aparecerá à direita. Selecione Importar Dados para abrir a caixa de diálogo Selecionar Fonte de Dados. Navegue pelos arquivos no computador para localizar a origem ou o arquivo de dados. Basta lembrar que os dados devem estar em um formato compatível com o Excel. Os dados são importáveis para o Excel se aparecerem nas configurações padrão da caixa de diálogo Selecionar fonte de dados Arquivos do tipo, Todas as fontes de dados. Quando a fonte de dados ou o arquivo estiver selecionado, clique em Abrir. A caixa de diálogo Selecionar tabela será exibida. Realce a planilha específica a ser importada e clique em OK na parte inferior da caixa de diálogo. A janela Importar dados aparecerá e perguntará onde os dados importados devem ser colocados. Clique no botão Planilha existente para colocar os dados na planilha atual ou clique no botão Nova planilha para adicionar outra planilha ao arquivo atual do MS Excel para acomodar os dados importados. Depois de escolher, clique em OK no canto superior direito da janela para iniciar a importação de dados. Para importar outras planilhas do mesmo arquivo, repita o processo. Selecione outra planilha quando a janela Selecionar Tabela for exibida. Importando dados por meio de cópia e colagem Para importar dados de outro arquivo. xls, importar dados para um novo arquivo do Excel pode ser feito por meio de cópia e colagem. Basta abrir um novo arquivo de pasta de trabalho ou uma nova planilha em um arquivo existente do Excel. Abra também a pasta de trabalho do Excel de origem. No arquivo do Excel de origem, selecione a planilha a ser importada clicando na célula no canto superior esquerdo, a célula do apex entre a Coluna A e a Linha 1. Isso realçará todos os valores na planilha de origem. Clique com o botão direito e selecione Copiar no menu pop-up ou selecione Editar e Copiar na planilha do Excel Menu Barra de tarefas. Clique na guia da pasta de trabalho do Excel e, em seguida, clique na mesma célula do apex entre a Coluna A e a Linha 1 na planilha de destino. Clique com o botão direito e selecione Colar no menu do botão direito ou selecione Editar na barra de tarefas do Menu e role para baixo até Colar. Isso transferirá todos os valores, formatos e fórmulas da planilha de origem para o novo arquivo do Excel. Mais guias sobre como usar o Microsoft ExcelEste tutorial de importação de dados R é tudo que você precisa Você pode descobrir que carregar dados em R pode ser bastante frustrante. Quase todo tipo único de arquivo que você quer entrar em R parece requerer sua própria função, e mesmo assim você pode se perder nos argumentos de funções. Em suma, pode ser bastante fácil misturar coisas de tempos em tempos, seja você um iniciante ou um usuário R mais avançado. Para cobrir essas necessidades, o DataCamp decidiu publicar um tutorial abrangente e fácil para importar rapidamente dados para o R, indo de arquivos de texto simples para os arquivos SPSS e SAS mais avançados. Continue lendo para descobrir como importar facilmente seus arquivos para R Para importar dados para o R, você primeiro precisa ter dados. Esses dados podem ser salvos em um arquivo em seu computador (por exemplo, um Excel local, SPSS ou algum outro tipo de arquivo), mas também podem residir na Internet ou serem obtidos por meio de outras fontes. Onde encontrar esses dados estão fora do escopo deste tutorial, então por enquanto é o suficiente para mencionar este post. que explica bem como encontrar dados na internet e tutorial interativo do DataCamps. que trata de como importar e manipular conjuntos de dados Quandl. Dica: antes de prosseguir e descobrir como carregar seus dados em R, pode ser útil passar por cima da seguinte lista de verificação que facilitará a importação dos dados corretamente para R: Se você trabalha com planilhas, a primeira linha é geralmente reservado para o cabeçalho, enquanto a primeira coluna é usada para identificar a unidade de amostragem. Evite nomes, valores ou campos com espaços em branco; caso contrário, cada palavra será interpretada como uma variável separada, resultando em erros relacionados ao número de elementos por linha. no seu conjunto de dados Se você deseja concatenar palavras, insira um. entre para palavras em vez de um espaço Nomes curtos são preferidos sobre nomes mais longos Tente evitar usar nomes que contenham símbolos como. . . . amp. . (.) -. . lt. gt. /. . . . . Exclua os comentários que você fez em seu arquivo do Excel para evitar que colunas extras ou NAs sejam adicionadas ao seu arquivo e certifique-se de que todos os valores ausentes em seu conjunto de dados estejam indicados com NA. Preparando seu espaço de trabalho R Certifique-se de entrar no RStudio e ver o que precisa ser feito antes de iniciar seu trabalho lá. Você pode ter um ambiente que ainda esteja cheio de dados e valores, que você pode excluir usando a seguinte linha de código: A função rm () permite remover objetos de um ambiente especificado. Nesse caso, você especifica que deseja considerar uma lista para essa função, que é o resultado da função ls (). Essa última função retorna um vetor de cadeias de caracteres que fornece os nomes dos objetos no ambiente especificado. Como essa função não tem argumento, presume-se que você esteja falando dos conjuntos de dados e funções que você, como usuário, definiu. Em seguida, você também pode achar útil saber onde seu diretório de trabalho está configurado no momento: E você pode considerar mudar o caminho que obtém como resultado dessa função, talvez para a pasta na qual você armazenou seu conjunto de dados: Obtendo dados de fontes comuns em R Você verá que as funções R básicas a seguir se concentram em obter planilhas em R, em vez de em Excel ou outro tipo de arquivo. Se você está mais interessado no último, role um pouco mais para descobrir as formas de importar outros arquivos para o R. Importando arquivos TXT Se você tiver um arquivo de texto. txt ou um arquivo delimitado por tabulação, você pode facilmente importá-lo com o R básico. função read. table (). Em outras palavras, seu arquivo será semelhante a este e pode ser importado da seguinte maneira: Observe que, ao usar essa função, seus dados do arquivo se tornarão um objeto data. frame. Observe também que o primeiro argumento não é sempre um nome de arquivo, mas também pode ser uma página da Web que contenha dados. O argumento de cabeçalho especifica se você especificou ou não nomes de colunas em seu arquivo de dados. O resultado final de sua importação será mostrado no console do RStudio como: É bom saber A função read. table () é a função mais importante e comumente usada para importar arquivos de dados simples para o R. É fácil e flexível. É por isso que você deve definitivamente verificar o nosso tutorial anterior sobre como ler e importar arquivos do Excel para o R., o que explica detalhadamente como usar a função read. table () de forma otimizada. Para arquivos que não são delimitados por tabulações, como. csv e outros arquivos delimitados, você realmente usa variantes dessa função básica. Essas variantes são quase idênticas à função read. table () e diferem dela apenas em três aspectos: O símbolo do separador O argumento do cabeçalho é sempre definido como TRUE, o que indica que a primeira linha do arquivo que está sendo lido contém o cabeçalho com o nomes de variáveis O argumento de preenchimento também é configurado como TRUE, o que significa que, se as linhas tiverem comprimento desigual, os campos em branco serão incluídos implicitamente. Importando arquivos CSV Se você tiver um arquivo que separe os valores com a. ou. você geralmente está lidando com um arquivo. csv. Parece um pouco com isto: Para carregar com sucesso este arquivo em R, você pode usar a função read. table () na qual você especifica o caractere separador, ou você pode usar o read. csv () ou o read. csv2 () funções. A primeira função é usada se o separador for um. o último, se for usado para separar os valores em seu arquivo de dados. Lembre-se de que a função read. csv () e read. csv2 () são quase idênticas à função read. table (), com a única diferença de que eles têm os argumentos header e fill definidos como TRUE por padrão. Dica: se você quiser saber mais sobre os argumentos que você pode usar no read. table (). read. csv () ou read. csv2 () funções, você sempre pode verificar a nossa leitura e importar arquivos do Excel em R tutorial, que explica em grande detalhe como usar o read. table (). funções read. csv () ou read. csv2 (). Importando arquivos com outros caracteres separadores Caso você tenha um arquivo com um caractere separador que seja diferente de uma tabulação, uma vírgula ou um ponto-e-vírgula, você sempre poderá usar as funções read. delim () e read. delim2 (). Estas são variantes da função read. table (), assim como a função read. csv (). Conseqüentemente, eles têm muito em comum com a função read. table (), exceto pelo fato de que eles assumem que a primeira linha que está sendo lida é um cabeçalho com os nomes de atributos, enquanto eles usam uma tabulação como um separador em vez de um espaço em branco, vírgula ou ponto e vírgula. Eles também têm o argumento de preenchimento definido como TRUE. o que significa que o campo em branco será adicionado às linhas de comprimento desigual. Você pode usar as funções read. delim () e read. delim2 () da seguinte maneira: Importando arquivos do Excel para o R Para carregar os arquivos do Excel no R, primeiro você precisa fazer mais preparação do seu espaço de trabalho no sentido em que precisa instalar pacotes. Basta executar o seguinte trecho de código para fazer isso: Quando você instalou o pacote, basta digitar o seguinte para ativá-lo em sua área de trabalho: Para verificar se você já instalou o pacote ou não, digite Importando arquivos do Excel com o Pacote XLConnect A primeira maneira de obter arquivos do Excel diretamente no R é usando o pacote XLConnect. Instale o pacote e, se você não tiver certeza se já o possui, verifique se ele já existe. Em seguida, você pode começar a usar a função readWorksheetFromFile (), assim como mostrado abaixo: Observe que você precisa adicionar o argumento sheet para especificar qual planilha você deseja carregar em R. Você também pode adicionar mais especificações. Você pode encontrá-los explicados em nosso tutorial sobre leitura e importação de arquivos do Excel em R. Você também pode carregar uma pasta de trabalho inteira com a função loadWorkbook (), para ler as planilhas que deseja exibir como quadros de dados em R por meio de readWorksheet ( ): Observe novamente que o argumento da planilha não é o único argumento que você pode usar em readWorkSheetFromFile (). Se você quiser mais informações sobre o pacote ou sobre todos os argumentos que você pode passar para a função readWorkSheetFromFile () ou para as duas funções alternativas que foram mencionadas, você pode visitar a página RDocumentation dos pacotes. Importando arquivos do Excel com o pacote Readxl O pacote readxl foi publicado recentemente e permite que os usuários R leiam facilmente em arquivos do Excel, assim: Observe que o primeiro argumento especifica o caminho para o arquivo. xls ou. xlsx, que você pode definido usando as funções getwd () e setwd (). Você também pode adicionar um argumento de folha, assim como com o pacote XLConnect, e muitos outros argumentos sobre os quais você pode ler aqui ou neste post. Importando arquivos JSON (JavaScript Object Notation) para R Para obter arquivos JSON no R, você primeiro precisa instalar ou carregar o pacote rjson. Se você quiser saber como instalar pacotes ou como verificar se os pacotes já estão instalados, role um pouco até a seção de importação de arquivos do Excel para R. Depois de fazer isso, você pode usar a função fromJSON (). Aqui, você tem duas opções: Seu arquivo JSON é armazenado em seu diretório de trabalho. Seu arquivo JSON está disponível por meio de um URL. Importando dados XML para R Se você deseja obter dados XML em R, uma das maneiras mais fáceis é através do uso do pacote XML. Primeiro, certifique-se de instalar e carregar o pacote XML em sua área de trabalho, como demonstrado acima. Em seguida, você pode usar a função xmlTreeParse () para analisar o arquivo XML diretamente da Web: Em seguida, você pode verificar se R sabe que xmlfile está em XML digitando: Dica: você pode usar a função xmlRoot () para acessar o topo nó: Você verá que os dados são apresentados de maneira estranha quando você tenta imprimir o vetor xmlfile. Isso é porque o arquivo XML ainda é um documento XML real em R neste ponto. Para colocar os dados em um quadro de dados, primeiro você precisa extrair os valores XML. Você pode usar a função xmlSApply () para fazer isso: O primeiro argumento dessa função será topxml. já que é o nó principal em cujos filhos você deseja executar uma determinada função. Em seguida, você lista a função que deseja aplicar a cada nó filho. Nesse caso, você deseja extrair o conteúdo de um nó XML de folha. Isso, em combinação com o primeiro argumento topxml. fará com que você faça isso para cada nó XML da folha. Por último, você coloca os valores em um dataframe. Você usa a função data. frame () em combinação com a função de transposição de matriz t () para fazer isso. Além disso, você também especifica que nenhum nome de linha deve ser incluído: Você também pode optar por não executar todas as etapas anteriores, que são um pouco mais complicadas, e fazer o seguinte: Importar dados de tabelas HTML para R Obtendo dados de tabelas HTML em R é bastante simples: Observe que o argumento which permite especificar quais tabelas retornar de dentro do documento. Se isso lhe der um erro na natureza de falha ao carregar uma entidade externa, não fique confuso: este erro foi sinalizado por muitas pessoas e foi confirmado pelo autor do pacote aqui. Você pode contornar isso usando o pacote RCurl em combinação com o pacote XML para ler seus dados: Observe que você não quer que as strings sejam registradas como fatores ou variáveis categóricas. Você também pode usar o pacote httr para realizar exatamente a mesma coisa , exceto pelo fato de que você desejará converter os objetos brutos do conteúdo das URLs em caracteres usando o argumento rawToChar: Obtendo dados de pacotes estatísticos de software em R Para os seguintes softwares estatísticos mais avançados, há pacotes correspondentes que você primeiro precisa instalar a fim de ler seus arquivos de dados em R, assim como você faz com o Excel ou JSON. Importando Arquivos SPSS para R Se você for um usuário do software SPSS e estiver procurando importar seus arquivos SPSS para o R, primeiro instale o pacote externo. Depois de carregar o pacote, execute a função read. spss () que está contida nele e você deve ser bom para ir Dica: se você deseja que o resultado seja exibido em um quadro de dados, certifique-se de definir o to. data. frame argumento da função read. spss () para TRUE. Além disso, se você não quiser que as variáveis com rótulos de valor sejam convertidas em fatores R com níveis correspondentes, defina o argumento use. value. labels como FALSE: Lembre-se de que os fatores são variáveis que podem conter apenas um número limitado de valores diferentes . Como tal, eles são freqüentemente chamados de variáveis categóricas. Os diferentes valores de fatores podem ser rotulados e, portanto, são chamados de rótulos de valor. Importando Arquivos Stata para R Para importar arquivos Stata, você continua usando o pacote estrangeiro: Importando Arquivos Systat para R Se você deseja obter arquivos Systat para R, você também Deseja usar o pacote externo, como mostrado abaixo: Importando arquivos SAS para R Para aqueles usuários R que também desejam importar o arquivo SAS para o R, é muito simples Para iniciantes, instale o pacote sas7bdat. Carregue-o e invoque a função read. sas7bdat () contida no pacote e você será útil. Essa função interessa a você e deseja saber mais Visite a página da Rdocumentation. Importando Arquivos do Minitab para o R É o seu software de escolha para fins estatísticos Minitab. Não procure mais se quiser usar os dados do Minitab no R A importação de arquivos. mtp para o R é bastante simples. Para começar, instale o pacote externo e carregue-o. Em seguida, simplesmente use a função read. mtp () desse pacote: Importando RDA ou RData Files para R Se o arquivo de dados for um que você salvou em R como um arquivo. rdata, leia-o da seguinte forma: Obtendo dados do Outras fontes para R Como este tutorial se concentra na importação de dados de diferentes tipos de fontes, é também correto mencionar que você pode importar dados para R provenientes de bancos de dados, webscraping, etc. Importando dados de bancos de dados Importando dados de bancos de dados relacionais para mais informações sobre como obter dados de bancos de dados relacionais em R, confira este tutorial para importar dados do MonetDB. Se, no entanto, você quiser carregar dados do MySQL para o R, você pode seguir este tutorial. que usa o pacote dplyr para importar os dados para o R. Se você estiver interessado em saber mais sobre este último pacote, não deixe de conferir o curso interativo do DataCamps. que é definitivamente uma obrigação para todos que querem usar o dplyr para acessar dados armazenados fora do R em um banco de dados. Além disso, o curso também ensina como executar tarefas sofisticadas de manipulação de dados usando o dplyr Como importar dados de bancos de dados não relacionais Para obter mais informações sobre como carregar dados de bancos de dados não relacionais em R, como dados do MongoDB. você pode ler esta postagem de blog do Yet Another Blog em Statistical Computing para obter uma visão geral sobre como carregar dados do MongoDB em R. Importando dados através de Webscraping Você pode ler sobre como copiar dados JavaScript com R com o uso do PhantomJS e do pacote rvest neste tutorial do DataCamp. Se você quiser usar APIs para importar seus dados, você pode encontrar facilmente um aqui. Dica: você pode conferir este conjunto de tutoriais incríveis que lidam com os fundamentos do webscraping. Importando Dados Através do Pacote TM Para aqueles que estão interessados em importar dados textuais para iniciar textos de mineração, você pode ler o arquivo de texto da seguinte maneira depois de ter instalado e ativado o pacote tm: Então, você precisa ter certeza de que você carrega esses dados como um corpus para começar corretamente: Você pode encontrar um tutorial acessível sobre mineração de texto com R aqui. Este é apenas o começo Carregar seus dados em R é apenas um pequeno passo em sua emocionante análise de dados, manipulação e visualização. O DataCamp está aqui para orientá-lo. Se você é um iniciante, não deixe de conferir nossos tutoriais sobre aprendizado de máquina e histogramas. Se você já é um usuário R mais avançado, pode estar interessado em ler nosso tutorial sobre 15 Soluções Fáceis para o seu Data Frame Problems em R. Além disso, não se esqueça de passar pelo DataCamp para ver se nossa oferta de cursos interativos em R pode interessar você O que você acha
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