Data Frames und Matrizen exportieren
Erstellen wir manuell einen Data Frame. Er wird 3 Variablen enthalten:
## Ein Vektor mit den Zahlen 1 bis 10
variable1 <- 1:10
## Ein Vektor mit 10 zufällig erzeugten Werten
variable2 <- rnorm(10)
## Ein Vektor mit 10 Buchstaben
variable3 <- c("A", "B", "W", "C", "D", "E", "A", "B", "C", "D")
## Alle Vektoren zu einem Data Frame kombinieren
my_data_frame <- data.frame(variable1, variable2, variable3)
## Unseren Data Frame anzeigen
my_data_frame variable1 variable2 variable3
1 1 0.2236806 A
2 2 0.4051425 B
3 3 0.8862467 W
4 4 0.1505596 C
5 5 0.6452608 D
6 6 0.7148596 E
7 7 0.4315247 A
8 8 1.6137024 B
9 9 -0.3816980 C
10 10 0.2302253 DAnschließend erstellen wir eine neue Variable (variable4), die das Produkt von variabel1 und variabel2 ist:
my_data_frame$variable4 <- my_data_frame$variable1 * my_data_frame$variable2
## Unseren Data Frame anzeigen
my_data_frame variable1 variable2 variable3 variable4
1 1 0.2236806 A 0.2236806
2 2 0.4051425 B 0.8102850
3 3 0.8862467 W 2.6587400
4 4 0.1505596 C 0.6022382
5 5 0.6452608 D 3.2263041
6 6 0.7148596 E 4.2891579
7 7 0.4315247 A 3.0206726
8 8 1.6137024 B 12.9096189
9 9 -0.3816980 C -3.4352823
10 10 0.2302253 D 2.3022534Nun speichern wir unseren Data Frame, indem wir ihn in eine Datei auf der Festplatte exportieren. Diese Datei soll von anderen Anwendungen verwendet werden können. Für den Export von Data Frames und Matrizen aus R gibt es verschiedene Funktionen. Wir empfehlen, für diese Aufgaben die Funktionen der Packages haven und readr zu verwenden. Laden Sie zunächst diese Packages:
library(readr)
library(readxl)
library(haven)Angenommen, wir haben einen Data Frame oder eine Matrix mit dem Objektnamen mina_data, den bzw. die wir nun aus R auf die Festplatte exportieren wollen. Im Folgenden finden Sie die Befehle, um die Datei in die gängigsten Dateiformate (CSV, TSV, SAS, SPSS, STATA) zu exportieren. Die exportierte Datei nennen wir exporterade_data.
## Nach SAS exportieren
write_sas(data=mina_data, path='exporterade_data.sas7bdat')
## Nach SAS XPT exportieren
write_xpt(data=mina_data, path='exporterade_data.sas7bdat', version = 8, name = NULL)
## Nach STATA exportieren
write_dta(data=mina_data, path='exporterade_data.sas7bdat', version = 14)
## Nach SPSS exportieren
write_sav(data=mina_data, path='exporterade_data.sas7bdat', compress = FALSE)
## In eine CSV-Datei mit Komma (,) als Trennzeichen exportieren
write_csv(x=mina_data, file='exporterade_data.csv')
## In eine CSV-Datei mit Semikolon (;) als Trennzeichen exportieren
write_csv2(x=mina_data, file='exporterade_data.csv')
## In eine für Excel angepasste CSV-Datei mit Komma (,) als Trennzeichen exportieren
write_excel_csv(x=mina_data, file='exporterade_data.csv')
## In eine für Excel angepasste CSV-Datei mit Semikolon (;) als Trennzeichen exportieren
write_excel_csv2(x=mina_data, file='exporterade_data.csv')
## In eine TSV-Datei (tabulatorgetrennte Datei) exportieren
write_tsv(x=mina_data, file='exporterade_data.csv')Diese Funktionen haben viel mehr Argumente als im obigen Code gezeigt. Außerdem wurde die Funktion write_delim() nicht vorgestellt, die verwendet wird, wenn Sie das Trennzeichen selbst festlegen möchten (mit dem Argument delim). Zu den wichtigeren Argumenten dieser Funktionen gehört das Argument na=, mit dem man festlegen kann, welches Zeichen (falls überhaupt) fehlende Daten (NA) kennzeichnen soll. Es wird in der Regel auf NA gesetzt, sofern Sie nichts anderes angeben. Ein weiteres wichtiges Argument ist row.names=, bei dem Sie TRUE oder FALSE angeben können, um festzulegen, ob die Zeilennamen des Data Frames als Spalte in die exportierte Datei geschrieben werden sollen.
Wo werden die Dateien gespeichert?
In allen obigen Beispielen werden die Dateien in Ihrem Working Directory gespeichert, sofern Sie keinen vollständigen Pfad angeben, wohin die Datei exportiert werden soll. Hier ein Beispiel, in dem die Dateien statt in das Working Directory auf den Schreibtisch exportiert werden:
write_csv(data=mina_data, path='/Users/Adam/Desktop/exporterade_data.csv')