¿Cómo trabajar con los archivos de datos no-csv en r
A pesar de que CSV (valores separados por comas) archivos son ampliamente utilizados para la importación y exportación de datos en R, que no siempre son el formato más apropiado. Algunos formatos de datos permiten la especificación de datos que no están tabulados en la naturaleza. Otros formatos de datos permiten la descripción de los datos utilizando metadatos (datos que describe los datos).
La distribución base del R incluye un paquete llamado extranjero que contiene funciones para importar archivos de datos de una serie de paquetes estadísticos comerciales, incluyendo SPSS, Stata, SAS, Octave, y Minitab.
Para utilizar estas funciones, primero tiene que cargar el extranjero paquete:
> Library (extranjera)> read.spss (file = "location / of / miarchivo")
| Sistema | Función para importar a R |
|---|---|
| SPSS | read.spss |
| SAS | read.xport o read.ssd |
| Stata | read.dta |
| Minitab | read.mtp |
Lea la documentación de ayuda sobre estas funciones con cuidado. Debido a que las tramas de datos en R pueden tener una estructura muy diferente a los conjuntos de datos en los paquetes estadísticos, hay que prestar especial atención a la forma de valor y etiquetas de variable son tratados por estas funciones. Compruebe también el tratamiento de los valores perdidos especiales.
Estas funciones necesitan un formato de archivo específico. La funcion read.xport () sólo funciona con el formato EXPORTACIÓN de SAS. por read.mtp (), el archivo debe estar en la hoja de trabajo portátil Minitab (.mtpFormato).
Tenga en cuenta que algunas de estas funciones son bastante antiguos. Las versiones más recientes de los paquetes estadísticos mencionados aquí pueden tener diferentes especificaciones para el formato, por lo que las funciones no siempre están garantizados para trabajar.
Por último, tenga en cuenta que algunas de estas funciones requieren el mismo paquete estadístico para ser instalado en su ordenador. los read.ssd () función, por ejemplo, sólo puede funcionar si ha instalado SAS.
El resultado final: Si usted puede transferir datos mediante archivos CSV, se ahorrará un montón de problemas.
Por último, si usted tiene la necesidad de conectar R para una base de datos, entonces las probabilidades son que existe un paquete que puede conectarse a la base de datos de elección. Ver la barra lateral cerca, " Trabajar con bases de datos en R, " para algunos punteros.
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