Importer des données dans R

Tutoriels R
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⚒ 2014/11/25	⚒⚒ 2014/11/25
Voir aussi
Les données R Web scraping Traitement de données alphanumériques avec R

Introduction

Il existe une multitude de possibilité pour importer des données R et ensuite les gérer.

• R possède des fonctionnalités de base pour lire des fichiers en entier ou encore des fichiers structurés
• Plusieurs extensions ajoutent des méthodes spécifiques pour lire et éventuellement déjà traiter des données. Parfois les résultats seront stockés dans des structures de données non-standardes (listes).

Lecture de données tabulaires

Les fonctions read.table() et read.csv() permettent de lire et importer des fichiers .txt et .csv.

R peut directement lire un fichier depuis un URL.

L'intégration de la fonction file.choose() permet à l'utilisateur de sélectionner un fichier.

# Le fichier data.txt est lu est stocké dans un nouveau objet R nommé Database
Database <- read.table("data.txt", header = TRUE)

# Le séparateur utilisé dans le fichier délimité est la virgule
Database <- read.table(file.choose(), header = TRUE, sep = ",")

# Fichier de type CSV. Le séparateur utilisé dans le fichier csv est le point-virgule
Database <- read.csv(file.choose(), header = TRUE, sep= ";")

# Fichier de type CSV depuis un serveur web (ce fichier contient des stats de google webmaster tools pour edutechwiki ...)

Database <- read.csv("http://tecfa.unige.ch/guides/R/data/edutechwiki-fr-gw-oct-6-2014.csv", header = TRUE, sep= ",")

# Fichier de type Excel qui contient une simple matrice, la première ligne contient les noms de variables
library(xlsx)
Database <- read.xlsx("c:/dks/myexcel.xlsx", 1)

Visualiser les tableaux:

• Dans RStudio, cliquer sur le variable (par ex. "Database" ci-dessus) dans le panneau Environment
• Sinon, utilisez: summary(DB), dim(Database), etc.