Export de données
Export de tableaux de données
On peut avoir besoin d’exporter un tableau de données dans R vers un fichier dans différents formats. La plupart des fonctions d’import disposent d’un équivalent permettant l’export de données. On citera notamment :
write_csv
,write_delim
,write_tsv
(readr
)permettent d’enregistrer un data frame ou un tibble dans un fichier au format texte délimitéwrite_sas
(haven
) permet d’exporter au format SASwrite_sav
(haven
) permet d’exporter au format SPSSwrite_dta
(haven
) permet d’exporter au format Stata
L’extension readxl
ne fournit pas de fonction pour exporter au format Excel. Par contre, on pourra passer par la fonction write.xlsx
de l’extension openxlsx
ou la fonction write.xlsx
de l’extension xlsx
. L’intérêt de l’extension openxlsx
est de ne pas dépendre de Java à la différence de l’extension xlsx
.
Pour le format dBase, on peut utiliser write.dbf
(foreign
).
Ces fonctions sont utiles si on souhaite diffuser des données à quelqu’un d’autre, ou entre deux logiciels.
Si vous travaillez sur des données de grandes dimensions, les formats texte peuvent être lents à exporter et importer. Dans ce cas, l’extension feather
peut être utile : elle permet d’enregistrer un data frame au format feather, qui n’est pas le plus compact mais qui est extrêmement rapide à lire et écrire 1.
Les fonctions read_feather
et write_feather
permettent d’importer et exporter des tableaux de données dans ce format.
Exporter des objets spatiaux
On aura recours à l’extension maptools
qui fournit les fonctions writePointsShape
| maptools
, writeLinesShape
et writePolyShape
pour exporter des données respectivement de type points, lignes et polygones au format Shapefile, et la fonction writeAsciiGrid
pour exporter un objet raster au format ASCII grid.
Sauvegarder des objets
Une autre manière de sauvegarder des données est de les enregistrer au format RData
. Ce format propre à R est compact, rapide, et permet d’enregistrer plusieurs objets R, quel que soit leur type, dans un même fichier.
Pour enregistrer des objets, il suffit d’utiliser la fonction save
et de lui fournir la liste des objets à sauvegarder et le nom du fichier :
save(d, rp2012, tab, file = "fichier.RData")
Pour charger des objets préalablement enregistrés, utiliser load
:
load("fichier.RData")
Les objets d
, rp2012
et tab
devraient alors apparaître dans votre environnement.
Attention, quand on utilise load
, les objets chargés sont importés directement dans l’environnement en cours avec leur nom d’origine. Si d’autres objets du même nom existaient déjà, ils sont écrasés sans avertissement.
R propose différentes fonctions permettant d’exporter des données vers des formats variés.
Type de fichier souhaité | Fonction | Extension |
---|---|---|
texte | write.table |
utils |
CSV | write.csv |
utils |
CSV | write_csv |
readr |
Excel | write.xlsx |
xlsx |
dBase | write.dbf |
foreign |
SPSS | write_sav |
haven |
SPSS | write.foreign |
foreign |
Stata | write.dta |
foreign |
Stata | write_dta |
haven |
SAS | write.foreign |
foreign |
SPSS | write.foreign |
foreign |
À nouveau, pour plus de détails on se référera aux pages d’aide de ces fonctions et au manuel R Data Import/Export accessible à l’adresse suivante : http://cran.r-project.org/manuals.html.
feather
est un format compatible avec Python, R et Julia. Pour plus d’informations voir https://github.com/wesm/feather↩︎