Einführung in das Importieren von Daten in R

Das Importieren von Daten ist der erste Schritt jedes Datenanalyseprojekts. Mit R können Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie CSV-Dateien, Excel-Dateien und Datenbanken importieren.

CSV-Dateien importieren

CSV-Dateien gehören zu den gängigsten Formaten zum Speichern von Daten. Sie können sie mit der Funktion read.csv() importieren.

data <- read.csv('data.csv')

Importierte Daten anzeigen

Nach dem Importieren von Daten können Sie sie mit Funktionen wie head() und summary() untersuchen.

head(data)
summary(data)

Excel-Dateien importieren

Zum Importieren von Excel-Dateien benötigen Sie das Paket readxl.

install.packages('readxl')
library(readxl)
data <- read_excel('data.xlsx')

Daten aus Datenbanken importieren

Mit R können Sie mithilfe der Pakete DBI und RSQLite eine Verbindung zu Datenbanken herstellen.

install.packages('DBI')
library(DBI)
con <- dbConnect(RSQLite::SQLite(), 'my_database.db')

JSON-Daten importieren

JSON-Dateien können mit dem Paket jsonlite importiert werden.

install.packages('jsonlite')
library(jsonlite)
data <- fromJSON('data.json')

Mit fehlenden Daten umgehen

Fehlende Werte in importierten Daten werden als NA dargestellt. Sie können mit is.na() auf fehlende Werte prüfen.

sum(is.na(data))

Daten als CSV speichern

Sie können Data Frames mit write.csv() als CSV speichern.

write.csv(data, 'output.csv')

Zusammenfassung

In dieser Lektion haben Sie Folgendes gelernt:

• Daten aus CSV-Dateien, Excel-Dateien, JSON-Dateien und Datenbanken zu importieren.
• importierte Daten zu untersuchen.
• mit fehlenden Werten umzugehen.