R से डेटा निर्यात करना: R से CSV, एक्सेल में डेटा निर्यात कैसे करें

आर से डेटा कैसे निर्यात करें

इस ट्यूटोरियल में, हम सीखेंगे कि R वातावरण से डेटा को विभिन्न प्रारूपों में कैसे निर्यात किया जाए।

हार्ड ड्राइव में डेटा निर्यात करने के लिए, आपको फ़ाइल पथ और एक्सटेंशन की आवश्यकता है। सबसे पहले, पथ वह स्थान है जहां डेटा संग्रहीत किया जाएगा। इस ट्यूटोरियल में, आप देखेंगे कि डेटा को कैसे स्टोर करें:

• हार्ड ड्राइव
• गूगल हाँकना
• ड्रॉपबॉक्स

दूसरे, आर उपयोगकर्ताओं को विभिन्न प्रकार की फ़ाइलों में डेटा निर्यात करने की अनुमति देता है। हम आवश्यक फ़ाइल के विस्तार को कवर करते हैं:

• सीएसवी
• xlsx
• आरडीएस
• सास
• SPSS
• STATA

कुल मिलाकर, आर से डेटा निर्यात करना मुश्किल नहीं है।

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे-

• हार्ड ड्राइव को निर्यात करें
• आर में एक सीएसवी फ़ाइल के लिए डेटाफ़्रेम कैसे निर्यात करें
• R से एक्सेल फाइल में डेटा एक्सपोर्ट कैसे करें
• R से विभिन्न सॉफ्टवेयर में डेटा निर्यात करना
• R से SAS फ़ाइल में डेटा निर्यात करना
• R से STATA फ़ाइल में डेटा निर्यात कैसे करें
• क्लाउड सर्विसेज के साथ बातचीत
• गूगल हाँकना
• ड्रॉपबॉक्स को निर्यात करें

हार्ड ड्राइव को निर्यात करें

शुरू करने के लिए, आप डेटा को सीधे कार्यशील निर्देशिका में सहेज सकते हैं। निम्नलिखित कोड आपकी कार्यशील निर्देशिका का मार्ग प्रिंट करता है:

directory <-getwd()directory

आउटपुट:

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

डिफ़ॉल्ट रूप से, फ़ाइल नीचे दिए गए पथ में सहेजी जाएगी।

Mac OS के लिए:

/Users/USERNAME/Downloads/ 

विंडोज के लिए:

C:\Users\USERNAME\Documents\

आप निश्चित रूप से, एक अलग रास्ता तय कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप डाउनलोड फ़ोल्डर में पथ बदल सकते हैं।

डेटा फ़्रेम बनाएं

सबसे पहले, हम mtcars डेटासेट आयात करते हैं और mpg और disp का अर्थ गियर द्वारा समूहीकृत करते हैं।

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

आउटपुट :

## # 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

तालिका में तीन पंक्तियाँ और तीन स्तंभ हैं। आप फ़ंक्शन लिखने के साथ एक CSV फ़ाइल बना सकते हैं। R में R।

आर में एक सीएसवी फ़ाइल के लिए डेटाफ़्रेम कैसे निर्यात करें

R में CSF को DataFrame एक्सपोर्ट करने के लिए R. लिख के मूल सिंटैक्स।

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

उदाहरण:

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

कोड स्पष्टीकरण

• write.csv (df, "table_car.csv"): हार्ड ड्राइव में CSV फ़ाइल बनाएँ:
  • df: वातावरण में डेटा फ़्रेम का नाम
  • "table_car.csv": फ़ाइल का नाम टेबल_कर रखें और इसे csv के रूप में संग्रहीत करें

नोट : आप फ़ंक्शन write.csv को R के रूप में लिख सकते हैं। csv डेटा को R निर्यात के लिए अर्धविराम वाली पंक्तियों को अलग करने के लिए write.csv2 () के रूप में उपयोग कर सकते हैं।

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

नोट : केवल शैक्षणिक उद्देश्य के लिए, हमने आपके लिए निर्देशिका फ़ोल्डर खोलने के लिए open_folder () नामक एक फ़ंक्शन बनाया। आपको बस नीचे दिए गए कोड को चलाने और यह देखने की आवश्यकता है कि सीएसवी फ़ाइल कहाँ संग्रहीत है। सीएसवी को डेटा आर निर्यात के लिए आपको एक फ़ाइल नाम table_car.csv देखना चाहिए।

# 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)

R से एक्सेल फाइल में डेटा एक्सपोर्ट कैसे करें

अब, हम सीखेंगे कि R से एक्सेल में डेटा कैसे निर्यात करें:

R से एक्सेल में निर्यात डेटा विंडोज उपयोगकर्ताओं के लिए तुच्छ है और मैक ओएस उपयोगकर्ता के लिए मुश्किल है। दोनों उपयोगकर्ता एक्सेल फ़ाइल बनाने के लिए लाइब्रेरी xlsx का उपयोग करेंगे। मामूली अंतर लाइब्रेरी की स्थापना से आता है। वास्तव में, लायब्रेरी xlsx फ़ाइल बनाने के लिए जावा का उपयोग करता है। यदि एक्सेल में डेटा आर एक्सपोर्ट के लिए आपकी मशीन में मौजूद नहीं है तो जावा को इंस्टॉल करना होगा।

विंडोज उपयोगकर्ताओं

यदि आप एक Windows उपयोगकर्ता हैं, तो आप excel R में डेटाफ़्रेम निर्यात करने के लिए सीधे conda के साथ लाइब्रेरी स्थापित कर सकते हैं:

conda install -c r r-xlsx

एक बार लाइब्रेरी स्थापित हो जाने के बाद, आप फ़ंक्शन write.xlsx () का उपयोग कर सकते हैं। एक्सेल डेटा के लिए आर एक्सपोर्ट के लिए वर्किंग डायरेक्टरी में एक नई एक्सेल वर्कबुक बनाई गई है

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

यदि आप Mac OS उपयोगकर्ता हैं, तो आपको इन चरणों का पालन करने की आवश्यकता है:

• चरण 1: जावा का नवीनतम संस्करण स्थापित करें
• चरण 2: पुस्तकालय rJava स्थापित करें
• चरण 3: लाइब्रेरी xlsx स्थापित करें

चरण 1) आप आधिकारिक ओरेकल साइट से जावा डाउनलोड कर सकते हैं और इसे स्थापित कर सकते हैं।

आप Rstudio पर वापस जा सकते हैं और जांच सकते हैं कि जावा का कौन सा संस्करण स्थापित है।

system("java -version")

ट्यूटोरियल के समय, जावा का नवीनतम संस्करण 9.0.4 है।

चरण 2) आपको R में Rjava स्थापित करने की आवश्यकता है। हमने आपको एनाकोंडा के साथ R और Rstudio स्थापित करने की सिफारिश की है। एनाकोंडा पुस्तकालयों के बीच निर्भरता का प्रबंधन करता है। इस अर्थ में, एनाकोंडा rJava स्थापना की जटिलताओं को संभाल लेगा।

सबसे पहले, आपको कोंडा को अपडेट करने की आवश्यकता है और फिर लाइब्रेरी स्थापित करें। आप टर्मिनल में कोड की अगली दो पंक्तियों को कॉपी और पेस्ट कर सकते हैं।

conda - conda updateconda install -c r r-rjava

अगला, Rstudio में rjava खोलें

library(rJava)

चरण 3) अंत में, यह xlsx स्थापित करने का समय है। एक बार फिर, आप इसे करने के लिए कोंडा का उपयोग कर सकते हैं:

conda install -c r r-xlsx

विंडोज़ उपयोगकर्ताओं के रूप में, आप फंक्शन write.xlsx () के साथ डेटा सेव कर सकते हैं

library(xlsx)

आउटपुट:

## Loading required package: xlsxjars

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

R से विभिन्न सॉफ्टवेयर में डेटा निर्यात करना

विभिन्न सॉफ्टवेयरों को डेटा निर्यात करना उन्हें आयात करने के समान सरल है। पुस्तकालय "हेवन" डेटा निर्यात करने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है

• स्पास
• सास
• स्टैटा

सबसे पहले, पुस्तकालय आयात करें। यदि आपके पास "हेवन" नहीं है, तो आप इसे स्थापित करने के लिए यहां जा सकते हैं।

library(haven) 

SPSS फ़ाइल

नीचे SPSS सॉफ़्टवेयर में डेटा निर्यात करने के लिए कोड है:

write_sav(df, "table_car.sav") 

R से SAS फ़ाइल में डेटा निर्यात करना

बस spss के रूप में सरल, आप sas को निर्यात कर सकते हैं

write_sas(df, "table_car.sas7bdat")

R से STATA फ़ाइल में डेटा निर्यात कैसे करें

अंत में, हेवी लाइब्रेरी लेखन .dta फ़ाइल की अनुमति देता है।

write_dta(df, "table_car.dta")

आर

यदि आप किसी डेटा फ़्रेम या किसी अन्य R ऑब्जेक्ट को सहेजना चाहते हैं, तो आप save () फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

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

आप वर्तमान कार्य निर्देशिका में ऊपर बनाई गई फ़ाइलों की जांच कर सकते हैं

क्लाउड सर्विसेज के साथ बातचीत

अंतिम लेकिन कम से कम, आर क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के साथ बातचीत करने के लिए शानदार पुस्तकालयों से सुसज्जित है। इस ट्यूटोरियल का अंतिम भाग निर्यात / आयात फ़ाइलों से संबंधित है:

• गूगल हाँकना
• ड्रॉपबॉक्स

नोट : ट्यूटोरियल का यह हिस्सा मानता है कि आपका Google और ड्रॉपबॉक्स के साथ एक खाता है। यदि नहीं, तो आप जल्दी से इसके लिए एक बना सकते हैं - Google ड्राइव: https://accounts.google.com/SignUp?hl=en - Dropbox: https://www.dropbox.com/h

गूगल हाँकना

Google डिस्क के साथ सहभागिता करने के लिए फ़ंक्शन को एक्सेस करने के लिए आपको लाइब्रेरी googledrive को इंस्टॉल करना होगा।

लाइब्रेरी अभी तक एनाकोंडा में उपलब्ध नहीं है। आप इसे कंसोल में नीचे दिए गए कोड के साथ इंस्टॉल कर सकते हैं।

install.packages("googledrive") 

और आप पुस्तकालय खोलें।

library(googledrive)

गैर-कोंडा उपयोगकर्ता के लिए, एक पुस्तकालय स्थापित करना आसान है, आप कोष्ठक के अंदर पैकेज के नाम के साथ फ़ंक्शन install.packages ('पैकेज का नाम) का उपयोग कर सकते हैं। '' मत भूलना। ध्यान दें, R को 'libPaths () में पैकेज को स्वचालित रूप से इंस्टॉल करना है। यह कार्रवाई में देखने लायक है।

Google ड्राइव पर अपलोड करें

Google ड्राइव पर फ़ाइल अपलोड करने के लिए, आपको फ़ंक्शन drive_upload () का उपयोग करना होगा।

हर बार जब आप Rstudio को पुनः आरंभ करते हैं, तो आपको Google ड्राइव पर पहुँच को व्यवस्थित करने की अनुमति देने के लिए कहा जाएगा।

Drive_upload () का मूल सिंटैक्स है

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. 

कोड लॉन्च करने के बाद, आपको कई प्रश्नों की पुष्टि करने की आवश्यकता है

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

आउटपुट:

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

आप पहुँच की पुष्टि करने के लिए कंसोल में 1 टाइप करते हैं

फिर, आपको पहुँच की अनुमति देने के लिए Google API पर पुनः निर्देशित किया जाता है। अनुमति दें पर क्लिक करें।

प्रमाणीकरण पूरा होने के बाद, आप अपना ब्राउज़र छोड़ सकते हैं।

Rstudio के कंसोल में, आप किए गए चरण का सारांश देख सकते हैं। Google ने ड्राइव पर स्थानीय रूप से स्थित फ़ाइल को सफलतापूर्वक अपलोड किया है। Google ने ड्राइव में प्रत्येक फ़ाइल को एक आईडी दी।

आप इस फ़ाइल को Google स्प्रेडशीट में देख सकते हैं।

drive_browse("table_car")

आउटपुट:

आपको Google स्प्रेडशीट पर पुनः निर्देशित किया जाएगा

Google ड्राइव से आयात करें

आईडी के साथ Google ड्राइव से फ़ाइल अपलोड करना सुविधाजनक है। यदि आप फ़ाइल का नाम जानते हैं, तो आप इसकी आईडी निम्नानुसार प्राप्त कर सकते हैं:

नोट : आपके इंटरनेट कनेक्शन और आपके ड्राइव के आकार के आधार पर, इसमें समय लगता है।

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

आपने ID को वेरिएबल x में स्टोर किया। फ़ंक्शन ड्राइव_डाउनलोड () Google ड्राइव से एक फ़ाइल डाउनलोड करने की अनुमति देता है।

मूल वाक्यविन्यास है:

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.

आप अंत में फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं:

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

कोड स्पष्टीकरण

• drive_download (): Google डिस्क से फ़ाइल डाउनलोड करने का कार्य
• as_id (x): Google डिस्क में फ़ाइल ब्राउज़ करने के लिए ID का उपयोग करें
• ओवरराइट = TRUE: यदि फ़ाइल मौजूद है, तो उसे अधिलेखित करें, अन्यथा निष्पादन रुक गया है फ़ाइल का नाम स्थानीय रूप से देखने के लिए, आप यह कर सकते हैं:

आउटपुट:

फ़ाइल को आपकी कार्यशील निर्देशिका में संग्रहीत किया जाता है। याद रखें, आपको इसे आर में खोलने के लिए फ़ाइल के एक्स्टेंशन को जोड़ना होगा। आप फ़ंक्शन पेस्ट () (यानी table_car.csv) के साथ पूरा नाम बना सकते हैं

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

आउटपुट:

## 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

अंत में, आप फ़ाइल को अपने Google ड्राइव से हटा सकते हैं।

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

आउटपुट:

यह एक धीमी प्रक्रिया है। हटाने का समय लेता है

ड्रॉपबॉक्स को निर्यात करें

Rdrop2 लाइब्रेरी के माध्यम से ड्रॉपबॉक्स के साथ इंटरैक्ट करता है। एनाकोंडा में भी पुस्तकालय उपलब्ध नहीं है। आप इसे कंसोल के माध्यम से स्थापित कर सकते हैं

install.packages('rdrop2')

library(rdrop2)

आपको अपने क्रेडेंशियल के साथ ड्रॉपबॉक्स तक अस्थायी पहुंच प्रदान करने की आवश्यकता है। पहचान पूरी हो जाने के बाद, R अपने ड्रॉपबॉक्स पर अपलोड बना और हटा सकता है।

सबसे पहले, आपको अपने खाते तक पहुंच प्रदान करने की आवश्यकता है। सभी सत्रों के दौरान क्रेडेंशियल्स को कैश किया जाता है।

drop_auth()

प्रमाणीकरण की पुष्टि करने के लिए आपको ड्रॉपबॉक्स पर भेज दिया जाएगा।

आपको एक पुष्टिकरण पृष्ठ मिलेगा। आप इसे बंद कर सकते हैं और R पर वापस लौट सकते हैं

आप फ़ंक्शन drop_create () के साथ एक फ़ोल्डर बना सकते हैं।

• drop_create ('my_first_drop'): ड्रॉपबॉक्स की पहली शाखा में एक फ़ोल्डर बनाएँ
• drop_create ('First_branch / my_first_drop'): मौजूदा First_branch फ़ोल्डर के अंदर एक फ़ोल्डर बनाएँ।

drop_create('my_first_drop')

आउटपुट:

ड्रॉपबॉक्स में

अपने ड्रॉपबॉक्स में .csv फ़ाइल अपलोड करने के लिए, फ़ंक्शन drop_upload () का उपयोग करें।

मूल सिंटैक्स:

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")

आउटपुट:

ड्रॉपबॉक्स पर

आप फ़ंक्शन ड्रॉप_read_csv () के साथ ड्रॉपबॉक्स से सीएसवी फ़ाइल पढ़ सकते हैं

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

आउटपुट:

## 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

जब आप फ़ाइल का उपयोग कर रहे हैं और इसे हटाना चाहते हैं। आपको फंक्शन drop_delete () में फ़ाइल का पथ लिखना होगा

drop_delete('my_first_drop/table_car.csv')

आउटपुट:

किसी फ़ोल्डर को हटाना भी संभव है

drop_delete('my_first_drop')

आउटपुट:

सारांश

हम नीचे दी गई तालिका में सभी कार्यों को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकते हैं

पुस्तकालय	उद्देश्य	समारोह
आधार	निर्यात सीएसवी	लिखना। एससीवी ()
xlsx	एक्सपोर्ट एक्सेल	write.xlsx ()
हेवन	एक्सपोर्ट स्प.एस	लिखना_साव ()
हेवन	निर्यात करें	लिखना_स ()
हेवन	निर्यात स्टैटा	लिखना_दत्ता ()
आधार	निर्यात आर	सहेजें()
गूगल हाँकना	Google ड्राइव अपलोड करें	drive_upload ()
गूगल हाँकना	Google ड्राइव में खोलें	drive_browse ()
गूगल हाँकना	फ़ाइल आईडी को पुनः प्राप्त करें	drive_get (as_id ())
गूगल हाँकना	Google ड्राइव से डाउलोड करें	download_google ()
गूगल हाँकना	Google डिस्क से फ़ाइल निकालें	drive_rm ()
rdrop2	प्रमाणीकरण	drop_auth ()
rdrop2	एक फ़ोल्डर बनाएँ	drop_create ()
rdrop2	ड्रॉपबॉक्स पर अपलोड करें	drop_upload ()
rdrop2	ड्रॉपबॉक्स से सीएसवी पढ़ें	drop_read_csv
rdrop2	ड्रॉपबॉक्स से फ़ाइल हटाएं	drop_delete ()