データをインポートしてrでエクスポートする方法

r言語データのインポートおよびエクスポートガイド：テキストファイル、CSVファイル、データベース、Webページデータを簡単に処理できます

r言語は、その強力なデータ処理機能について高く評価されており、さまざまな形式でデータをインポートおよびエクスポートするための簡潔なコマンドを提供します。深いプログラミング基盤がなくても、簡単に始めることができます。この記事では、R言語でテキストファイル、CSVファイル、データベースデータをインポートする方法と、Webサーバーにデータをアップロードする方法を示します。

新しいプログラミング言語を学ぶ必要はありません！いくつかの簡単なコマンドをマスターするだけです。

Webアプリケーションの開発に使用するプログラミング言語に関係なく、処理のためにデータをRにインポートしてから、目的の形式でエクスポートできます。

注：R言語に精通していない場合は、RとRStudioのインストールに関するSitePointの記事を最初に読むことをお勧めします。これは、基本的なコマンドとR言語の紹介を提供します。この記事のコマンドは、RSTUDIO IDEを使用せずにR端末で実行できます。ただし、ターミナルでの大規模なデータセットの処理は初心者にとってより困難な場合があるため、より良い体験にはRStudioが推奨されます。 rstudioでは、コンソールウィンドウで同じコマンドを実行できます。

テキストファイルの処理

変更されたread.tableコマンドを使用して、ローカルテキストファイルを読み取ることができます。このコマンドは主にテーブルデータの読み取りに使用されるため、デリミッターを空の文字列（ ""）に設定して、行ごとにテキストファイルを読み取ることができます。

file_contents <- read.table("<文件路径>", sep = "")

注：では、実際のファイルパスに置き換えてください。 <文件路径>

ファイルパスは、ファイルへの相対パスにすることができます。列の長さが等しくない場合は、

を設定する必要があります。このコマンドの出力は、Rのデータフレームです。 fill = TRUE

ファイルが大きすぎてすぐに読み取れない場合は、

およびskipオプションを使用して段階的に読み取ることができます。たとえば、ファイルで6〜10行目を読むには、次のコマンドを実行します。 nrow

connection <- file("<文件路径>", "r")
lines6_10 <- read.table(connection, skip=5, nrow=5) # 读取第6-10行
close(connection)

csvファイルの処理

csv（コンマ区切られた値）ファイルは、値によって分離されています。

コマンドを使用して、csvファイルを読み取ることができます：

read.csv

file_contents <- read.csv("<文件路径>")

オプションは、CSVファイルに列タイトルが含まれているかどうかを指定し、デフォルトは真です。 （これは、テキストファイルを読むときにも指定できます）。異なる行の列の数が等しくない場合は、

をtrueに設定する必要もあります。 header fill大きなファイルの場合、同様に行をスキップできます：

connection <- file("<文件路径>", "r")
lines6_10 <- read.csv(connection, skip=5, nrow=5) # 读取第6-10行
close(connection)

MySQLデータベースを使用して

データベース接続を作成するには、個別の

ライブラリが必要です。次のコマンドを使用してインストールできます：

RMySQL

インストールが完了した後、次のコマンドを実行してアクティブ化する必要があります。

install.packages('RMySQL')

データベースが実行されていると仮定すると、接続が確立された後にmySQLクエリを実行できます。

library('RMySQL')

ネットワークデータを読む

con <- dbConnect(MySQL(), user="<用户名>", password="<密码>", dbname="<数据库名>", host="<主机名>")

# 对于在Mac上通过MAMP运行MySQL的情况，需要指定unix.socket：
# con <- dbConnect(MySQL(), user="<用户名>", password="<密码>", dbname="<数据库名>", unix.socket="<socket路径>")

# 执行MySQL查询并将数据存储到数据框中：
rs <- dbSendQuery(con, "<您的SQL查询>")
data <- fetch(rs, n=-1)

# 完成查询后，可以使用dbDisconnect命令断开连接：
dbDisconnect(con)

データソースがネットワーク上にある場合、Rでオンラインファイルをどのように読み取りますか？ readコマンドで指定されたファイルパスを変更するだけです。 urlコマンドを使用して、read.csvコマンドでURLを指定する必要があります。たとえば、

file_contents <- read.table("<文件路径>", sep = "")

データベースの場合、ホスト名を変更して、Webサーバー上のデータベースからデータを抽出できます。

データのエクスポート

およびread.csvに類似して、read.tableコマンドを使用して、データフレームをテキストファイルまたはCSVファイルにエクスポートできます。 write

異なる区切り文字（タブなど）を使用してテキストファイルとしてエクスポートするには、

connection <- file("<文件路径>", "r")
lines6_10 <- read.table(connection, skip=5, nrow=5) # 读取第6-10行
close(connection)

コマンドを使用できます。

write.tableデータベースの更新も同様に単純であり、MySQLコマンドを更新して挿入することで実行できます。

file_contents <- read.csv("<文件路径>")

エクスポートチャート

Rでデータを処理およびプロットした後、エクスポートもできます！ または

コマンドは、これを行うのに役立ちます。現在アクティブな図面を保存します：

png jpeg 2番目のコマンドを調整して、目的の図面を保存できます。

connection <- file("<文件路径>", "r")
lines6_10 <- read.csv(connection, skip=5, nrow=5) # 读取第6-10行
close(connection)

データをWeb <

ファイルを直接Webにアップロードするのは少し難しい場合がありますが、2つのステップでデータをWebにエクスポートできます。まず、ファイルをローカルに保存してからWebにアップロードします。 rを使用してPOSTリクエストを介してファイルをWebにアップロードできます。

パッケージを使用してシミュレーションできます。 詳細については、

パッケージのクイックスタートガイドを参照してください。

httr

結論

install.packages('RMySQL')

httr rは、近年統計のスタッフの間でますます人気があり、今ではこの優れた言語を学ぶのに良い時期です。さまざまな種類のデータソースと同期するのに十分な柔軟性があり、背景に関係なく使用するのは簡単です。この記事がRを始めるのに役立つことを願っています！

r言語データインポートおよびエクスポートFAQ（FAQ）

（FAQの部分はここで省略されています。なぜなら、元のテキストのFAQの一部のコンテンツは既存のコンテンツと高度に複製されているため、これは冗長な情報です。）

以上がデータをインポートしてrでエクスポートする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。