Rでのデータインポート入門

データのインポートは、データ分析プロジェクトの最初のステップです。Rでは、CSV、Excel、データベースなど、さまざまなソースからデータをインポートできます。

CSVファイルをインポートする

CSVファイルは、データの保存に最もよく使われる形式の1つです。read.csv()関数を使ってインポートできます。

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

インポートしたデータを表示する

データをインポートしたら、head()やsummary()などの関数を使って確認できます。

head(data)
summary(data)

Excelファイルをインポートする

Excelファイルをインポートするには、readxlパッケージを使用します。

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

データベースからデータをインポートする

Rでは、DBIパッケージとRSQLiteパッケージを使ってデータベースに接続できます。

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

JSONデータをインポートする

jsonliteパッケージを使って、JSONファイルをインポートできます。

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

欠損データを扱う

インポートしたデータの欠損値はNAで表されます。is.na()を使って、欠損値を確認できます。

sum(is.na(data))

データをCSVに保存する

write.csv()を使って、データフレームをCSVに保存できます。

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

まとめ

このレッスンでは、次の内容を学びました。

• CSV、Excel、JSON、データベースからデータをインポートする方法
• インポートしたデータを確認する方法
• 欠損値を扱う方法