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importation de données

Comment lire un fichier .ods avec R ? read_ods

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dans importation de données
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apres avoir installé et chargé le package readODS vous pouvez utiliser la fontion read_ods

 
library(readODS)
dataset <- read_ods("fichier.ods")
 
 
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Comment importer rapidement plusieurs fichiers CSV

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Avec R, il est tout à fait possible de réaliser une multiple importation des fichiers CSV (autres types de fichiers). La fonction ci-dessous utilise les fonctions bind_rows et la syntaxe de la librairie dplyr.
 multmerge <- function(mypath = getwd()){
require(dplyr)
 
dataset <- list.files(path=mypath, full.names=TRUE, pattern="\\.csv") %>% lapply(read.csv, header=TRUE, sep="\t") %>% bind_rows()
dataset
}
Dans cette fonction, l’objet mypath indique l’emplacement où se trouve tous les fichiers CSV. Par défaut, la fonction va chercher dans l’espace de travail actuel (getwd). Il est possible de le modifier manuel comme ci-dessous:
 mydata <-  multmerge(mypath="Nom/Du/Chemin/Des/Fichiers")
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Comment importer un fichier SAS sas7bdat dans R ?

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Pour importer un fichier SAS sas7bdat, la premiere solution est d’utiliser la fonction read.sas7bdat du package sas7bdat


 
library(sas7bdat)
donnee<-read.sas7bdat("fichier.sas7bdat") 
 


Cependant parfois  vous allez tomber sur cette erreur :

Error in read.sas7bdat(« ficher.sas7bdat ») :
file contains compressed data

En effet le package sas7bdat n’est pas capable d’importer les fichiers compressés.
Voici une solution qui fonctionne :

 
library(devtools)
install_github("biostatmatt/sas7bdat.parso")
library(sas7bdat.parso)
s7b2csv("fichier.sas7bdat", "fichier.csv") 
donnee<-read.csv("fichier.csv")
 
 
 

Proposé par Vincent.

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Importer efficacement des fichiers xlsx dans R ? read_excel

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le package readxl permet , contrairement aux autres solutions d’import de fichier excel de s’affranchir de dépendance type java ou perl. il est beaucoup plus rapide.

 
library(readxl)
dataset<-read_excel("http://www.euklems.net/data/nace2/fra_output_12i.xlsx ",3)
 

Proposé par Vincent.

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Comment importer fichier .xlsx dans R ? : readWorksheetFromFile

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L’import de fichier Excel dans R a toujours été un peu laborieuse, plusieurs façons de faire plus ou moins compliquées. Une fonction sort du lot readWorksheetFromFile du package XLconnect


 
 
library(XLConnect)
 
dataset<-readWorksheetFromFile(file="http://www.euklems.net/data/nace2/fra_output_12i.xlsx ", sheet=3)
 
head(dataset)
 
 
 
 

Proposé par Julie.

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Comment importer des fichiers stata .dta dans R : read.dta

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les fichiers .dta sont des fichiers proprietaires du logiciel stat, pou les importer dans un R il faut utiliser la fonction read.dta


 
 
 library(foreign) 
dat <- read.dta("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/ologit.dta") head(dat)
 
 

Proposé par Vincent.

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Comment sauvergarder et charger un objet dans R ? dput et dget

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dans exportation de données, importation de données
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Le couple save et load a l’inconvénient de forcer le nom de l’objet que vous voulez charger.
Exemple : si vous avez enregistré la variable « a » qui vaut 3 grace à save, load vous donnera une variable « a » qui vaut 3, mais vous n’allez pas pouvoir charger cette variable dans un autre objet, et cela écrasera votre variable « a » d’origine.



 
rm(list=ls(all=TRUE)) 
a<-5 
save(a,file="fichier") 
a<-3 
load("fichier") a # a vaut maintenant 5 , et avec load et save il n'est pas possible de charger ce 5 dans une autre variable pour "sauvegarder" votre 3
 


dput et dget permettent de stocker un objet dans un fichier et de pouvoir le charger dans un autre objet


 
rm(list=ls(all=TRUE)) 
a<-5 
dput(a,file="fichier")
a<-3
b<-dget("fichier")
#b et a valent alors repspectivement 3 et 5
 




Proposé par Vincent.

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Comment importer un fichier .xls (excel) dans R

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dans importation de données
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Pour charger un fichier excel vous avez 3 façons de faire

1 Vous pouvez utiliser Rcmdr

 
library(Rcmdr) 
# puis importer des données.. ça marche plutôt bien.. mais que sous windows
 

En pratique Rcmdr utilise le package RODBC.
Je le trouve peu intuitif en ligne de commande et vous propose d’utiliser le package xlsReadWrite

2 Le package xlsReadWrite

 
 library(xlsReadWrite)
xls.getshlib() # indispensable
donnee<-read.xls("data.xls")
 


Par contre cela ne marche jamais vraiment parfaitement bien lorqu’il y a des onglets ou pour des cas un peu spéciaux. Il existe une version pro, payante de ce package qui utilise des fichiers binaires propriétaires, mais il serait dommage d’utiliser cela.

J’en arrive donc au point 3

3 Ne pas charger directement le xls et le convertir avant en CSV

Vous pouvez utiliser votre tableur habituel (excel de microsoft office, Calc d’openoffice, gnumeric ou autre) pour exporter votre jeux de donnée en csv. Pensez bien au type de séparateur que vous utilisez (tabulation est souvent l’idéal, on le note parfois « \t » ), et à bien choisir votre symbole pour la décimale (« . » ou « , » ).
 
#ensuite utilisez
 donnee<-read.csv("monfichier.csv",sep="\t",dec=",")
# ou encore
 donnee<-read.csv2("monfichier.csv")  # pareil qu'au dessus avec sep = ";" et dec="," 
 








Proposé par Vincent.

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