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Supongamos que tenemos el siguiente marco de datos en R:
#create marco de datos df <- data.frame (equipo = c ('A', 'B', 'C', 'D', 'E'), puntos = c (78, 85, 93, 90, 91), asiste = c (12, 20, 23, 8, 14)) #ver marco de datos df puntos de equipo asiste 1 A 78 12 2 B 85 20 3 C 93 23 4 D 90 8 5 E 91 14
Hay tres formas comunes de exportar este marco de datos a un archivo CSV en R:
1. Utilice write.csv de la base R
Si su marco de datos es razonablemente pequeño, puede usar la función write.csv de la base R para exportarlo a un archivo CSV.
Cuando utilice este método, asegúrese de especificar row.names = FALSE si no desea que R exporte los nombres de las filas al archivo CSV.
write.csv (df, " C: \ Users \ Bob \ Desktop \ data.csv ", row.names = FALSE )
2. Utilice write_csv del paquete del lector
Una forma aún más rápida de exportar un marco de datos a un archivo CSV es con la función write_csv del paquete del lector. Esto es aproximadamente 2 veces más rápido que write.csv y nunca escribe los nombres de las filas del marco de datos en un archivo CSV.
biblioteca (readr) write_csv (df, " C: \ Users \ Bob \ Desktop \ data.csv ")
3. Utilice fwrite del paquete data.table
Sin embargo, una forma más rápida (y un método recomendado para grandes conjuntos de datos) para exportar un marco de datos a un archivo CSV es con la función fwrite del paquete data.table. Esta función es aproximadamente 2 veces más rápida que el método write_csv.
biblioteca (tabla de datos) fwrite (df, " C: \ Users \ Bob \ Desktop \ data.csv ")
Tenga en cuenta que en cada ejemplo usamos barras invertidas dobles (\) en la ruta del archivo para evitar el siguiente error común:
Error: ' U' usado sin dígitos hexadecimales en la cadena de caracteres que comienza con "" C: U "
La salida
Cada uno de los tres métodos anteriores produce un archivo CSV idéntico. Si abrimos este archivo con Excel, así es como se ve:
Y si abrimos el archivo CSV con un lector de texto como el Bloc de notas, así es como se ve:
Relacionado: Cómo importar archivos CSV a R
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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