Importer uniquement les colonnes de données sélectionnées à partir d’un fichier CSV dans R

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Dans cet article, nous examinerons deux approches différentes pour importer des colonnes sélectionnées de données à partir d’un fichier CSV dans le langage de programmation R.

Méthode 1 : Utilisation de la fonction read.table()

Dans cette méthode d’importation des seules colonnes sélectionnées des données du fichier CSV, l’utilisateur doit appeler la fonction read.table(), qui est une fonction intégrée du langage de programmation R, puis transmettre la colonne sélectionnée dans ses arguments pour importer des colonnes particulières des données. Ici, l’utilisateur doit transmettre la valeur null au paramètre, pour éviter d’importer cette colonne particulière.

La fonction read.table() lit un fichier au format tableau et crée un cadre de données à partir de celui-ci, avec des cas correspondant aux lignes et des variables aux champs du fichier.

Syntaxe:

read.table(fichier, en-tête, nrows, skip, colClasses, sep)

Paramètres:

• fichier :spécifie le nom du fichier.
• en-tête :L’en-tête est un indicateur logique indiquant si la première ligne est une ligne d’en-tête contenant des données ou non.
• nrows :spécifie le nombre de lignes dans l’ensemble de données.
• sauter :aide à sauter des lignes depuis le début.
• colClasses :Il s’agit d’un vecteur de caractères qui indique la classe de chaque colonne de l’ensemble de données.
• sep :C’est une chaîne indiquant la manière dont les colonnes sont séparées, c’est-à-dire par des virgules, des espaces, des deux points, des tabulations, etc.

Ensemble de données en cours d’utilisation :

Exemple:

Sortir:

Méthode 2 : Utilisation de la fonction fread() du package data.table :

Dans cette approche pour importer uniquement les colonnes sélectionnées dans le langage de programmation R, l’utilisateur doit d’abord installer et importer le package data.table dans la console R et appeler la fonction read() qui est la fonction du package data.table, avec l’emplacement du fichier et les colonnes sélectionnées qui doivent être importées dans l’argument select de cette fonction. De plus, cela conduira à l’importation des colonnes sélectionnées  

La fonction fread() est rapide et plus pratique pour les contrôles tels que sep, colClasses et nrows qui sont automatiquement détectés

Syntaxe:

fread(fichier, sep, colClasses, nrows)

Paramètre:

• fichier :spécifie le nom du fichier.
• colClasses :Il s’agit d’un vecteur de caractères qui indique la classe de chaque colonne de l’ensemble de données.
• sep :C’est une chaîne indiquant la manière dont les colonnes sont séparées, c’est-à-dire par des virgules, des espaces, des deux points, des tabulations, etc.
• nrows :spécifie le nombre de lignes dans l’ensemble de données.

Exemple:

Sortir:
 

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QA

Q : Comment importer uniquement des colonnes spécifiques d’un fichier CSV dans R ?
R : Vous pouvez importer uniquement des colonnes spécifiques d’un fichier CSV en utilisant deux méthodes principales :

1. Avec la fonction read.table() : Utilisez le paramètre colClasses pour exclure les colonnes non désirées en leur attribuant la valeur "NULL". Par exemple : gfg_data <- read.table("fichier.csv", header = TRUE, sep = ",", colClasses = c("numeric", "NULL", "NULL", "numeric"))
2. Avec la fonction fread() du package data.table : Utilisez l’argument select pour choisir directement les colonnes à importer. Exemple : library("data.table") gfg_data <- fread("fichier.csv", select = c("A", "C", "E"))

Q : Comment importer des données CSV dans R ?
R : Vous pouvez importer un fichier CSV en utilisant la fonction read.csv() (ou read.table() pour plus de flexibilité) :

data <- read.csv("fichier.csv", header = TRUE)

Cela crée un data frame avec les données du fichier CSV. Assurez-vous d’avoir spécifié le bon chemin d’accès au fichier.

Q : Comment séparer les données d’un fichier CSV ?
R : Le séparateur des données dans un fichier CSV est généralement la virgule (,). Toutefois, si votre fichier utilise un autre séparateur (par exemple, un espace, un point-virgule, ou une tabulation), vous pouvez le spécifier avec le paramètre sep dans les fonctions comme read.table() ou fread() :

data <- read.table("fichier.csv", sep = ";", header = TRUE)

Pour fread(), le séparateur est souvent détecté automatiquement, mais vous pouvez le préciser manuellement si nécessaire.

Q : Comment récupérer les données d’un fichier CSV ?
R : Pour récupérer les données d’un fichier CSV dans R, vous utilisez principalement les fonctions read.csv() ou fread() pour importer les données dans un data frame. Par exemple :

data <- read.csv("fichier.csv", header = TRUE)  # avec read.csv()

ou

library(data.table)
data <- fread("fichier.csv")  # avec fread() du package data.table

Ces fonctions lisent le fichier CSV et créent une structure de données que vous pouvez ensuite manipuler dans R.

Q : Comment lire une colonne spécifique dans R ?
R : Pour lire une colonne spécifique d’un data frame dans R, vous pouvez utiliser l’indexation par le nom de la colonne ou par son numéro de position. Voici deux exemples :

1. Par nom de colonne : data$colonne_specifique ou data[["colonne_specifique"]]
2. Par index de colonne : data[, 2] # lit la 2ème colonne

Dans ces exemples, data est votre data frame et colonne_specifique est le nom de la colonne que vous souhaitez lire.

Q : Comment afficher que certaines colonnes Excel ?
R : Pour afficher uniquement certaines colonnes d’un fichier Excel que vous avez importé dans R, vous pouvez spécifier les colonnes que vous voulez garder après avoir chargé le fichier. Voici un exemple avec le package readxl :

1. Charger un fichier Excel : library(readxl) data <- read_excel("fichier.xlsx")
2. Afficher certaines colonnes spécifiques : data[c("Colonne1", "Colonne3")] ou data[, c(1, 3)] # afficher les 1ère et 3ème colonnes

Q : R peut-il lire des fichiers Excel ?
R : Oui, R peut lire des fichiers Excel en utilisant des packages spécialisés comme readxl ou openxlsx. Par exemple, avec readxl, vous pouvez lire un fichier Excel comme suit :

library(readxl)
data <- read_excel("fichier.xlsx")

Cela importera les données de la première feuille du fichier Excel. Si vous voulez spécifier une autre feuille, vous pouvez le faire avec le paramètre sheet :

data <- read_excel("fichier.xlsx", sheet = "NomDeLaFeuille")

Le package openxlsx permet également de lire, mais aussi de modifier des fichiers Excel, offrant plus de flexibilité.

Q : Comment importer un fichier Excel dans le logiciel R ?
R : Pour importer un fichier Excel dans R, vous pouvez utiliser le package readxl ou openxlsx. Voici comment procéder avec readxl :

1. Installez et chargez le package readxl : install.packages("readxl") library(readxl)
2. Importez le fichier Excel : data <- read_excel("chemin/vers/votre_fichier.xlsx") Si le fichier contient plusieurs feuilles, vous pouvez spécifier laquelle importer avec l’argument sheet : data <- read_excel("chemin/vers/votre_fichier.xlsx", sheet = "NomDeLaFeuille") Vous pouvez aussi utiliser l’index de la feuille, par exemple sheet = 1 pour la première feuille.

Q : Comment saisir des données Excel dans R ?
R : Pour saisir des données Excel dans R, vous avez principalement deux options :

1. Copier-coller des données depuis Excel : Copiez les données d’Excel et collez-les directement dans R en utilisant la fonction read.table() ou read.csv(). Par exemple, si vous avez copié un tableau, vous pouvez le coller dans R avec : data <- read.table("clipboard", header = TRUE, sep = "\t") # pour les données tabulées
2. Importer directement depuis un fichier Excel : Comme mentionné précédemment, vous pouvez importer un fichier Excel en utilisant readxl ou openxlsx.

Q : Comment restreindre un fichier Excel ?
R : Si vous voulez restreindre (ou filtrer) les données d’un fichier Excel, vous pouvez importer uniquement certaines feuilles, colonnes ou lignes. Voici quelques façons de le faire :

1. Importer une feuille spécifique : Si un fichier Excel contient plusieurs feuilles, vous pouvez importer une seule feuille en spécifiant son nom ou son index avec read_excel() : data <- read_excel("fichier.xlsx", sheet = "Feuille1") # ou sheet = 1
2. Sélectionner des colonnes spécifiques après l’importation : Après avoir importé le fichier Excel, vous pouvez sélectionner certaines colonnes comme ceci : data_filtered <- data[, c("Colonne1", "Colonne3")] # garde les colonnes 1 et 3
3. Filtrer des lignes spécifiques : Vous pouvez également filtrer des lignes spécifiques après l’importation avec des conditions : data_filtered <- data[data$Colonne1 > 50, ] # Filtrer les lignes où Colonne1 > 50

Ainsi, vous pouvez restreindre les données à une feuille particulière, des colonnes ou des lignes spécifiques selon vos besoins.

Q : Comment créer un dataframe dans R à partir de CSV ?
R : Vous pouvez créer un data frame dans R à partir d’un fichier CSV en utilisant la fonction read.csv() ou read.table() :

data <- read.csv("chemin/vers/votre_fichier.csv", header = TRUE)

Cela lira le fichier CSV et créera un data frame appelé data, où chaque colonne du fichier devient une variable dans R.

Q : Comment convertir des données CSV en colonnes ?
R : Les données d’un fichier CSV sont généralement lues sous forme de colonnes lors de l’importation dans R. Si vous voulez convertir les données CSV en colonnes spécifiques, vous pouvez sélectionner les colonnes pertinentes après l’importation. Par exemple :

data <- read.csv("fichier.csv")
data_filtered <- data[, c("Colonne1", "Colonne3")]  # sélection des colonnes spécifiques

Q : Comment convertir une liste de colonnes en liste séparée par des virgules dans Excel ?
R : Si vous avez une liste de colonnes dans Excel et souhaitez la convertir en une liste séparée par des virgules, vous pouvez utiliser la fonction TEXTJOIN() d’Excel. Par exemple :

=TEXTJOIN(",", TRUE, A1:A5)

Cela va combiner les valeurs des cellules A1 à A5 et les séparer par des virgules.

Q : Comment importer des données d’un fichier Excel à un autre ?
R : Pour importer des données d’un fichier Excel vers un autre dans R, vous pouvez utiliser les fonctions du package readxl pour lire le fichier source, puis écrire dans un autre fichier avec write.csv() ou write.xlsx(). Exemple :

1. Lire le fichier source : library(readxl) data <- read_excel("source_fichier.xlsx")
2. Écrire dans un autre fichier Excel (ou CSV) : write.csv(data, "destination_fichier.csv") # ou write.xlsx(data, "destination_fichier.xlsx")

Q : Comment conserver uniquement certaines colonnes dans R ?
R : Pour conserver certaines colonnes dans un data frame, vous pouvez simplement sélectionner les colonnes souhaitées après avoir importé les données. Par exemple :

data_filtered <- data[, c("Colonne1", "Colonne3")]  # conserve seulement les colonnes spécifiées

Q : Comment séparer des colonnes ?
R : Si vous avez une colonne dans un data frame qui contient plusieurs informations séparées par un caractère (comme une virgule ou un espace), vous pouvez utiliser la fonction strsplit() pour séparer cette colonne. Par exemple :

data$NouvellesColonnes <- strsplit(as.character(data$Colonne), ",")

Cela créera une nouvelle colonne où chaque valeur est séparée par une virgule.

Q : Comment filtrer des colonnes ?
R : Vous pouvez filtrer des colonnes en fonction de certaines conditions en utilisant la syntaxe suivante :

data_filtered <- data[data$Colonne > 50, ]  # filtre les lignes où la colonne est supérieure à 50

Cela vous permet de conserver uniquement les lignes où la condition est remplie.

Q : Comment ranger un fichier CSV ?
R : Pour trier un fichier CSV après l’avoir importé, vous pouvez utiliser la fonction order() pour trier par une ou plusieurs colonnes. Par exemple :

data_sorted <- data[order(data$Colonne1), ]  # trie par la colonne "Colonne1"

Cela trie le data frame data par la colonne Colonne1 de manière ascendante.

Q : Comment récupérer des données perdues à partir d’un fichier CSV ?
R : Si vous avez perdu des données dans un fichier CSV à cause d’une mauvaise lecture ou d’un mauvais format, vous pouvez essayer de nettoyer le fichier CSV en vérifiant sa structure et en réimportant les données avec des paramètres ajustés. Par exemple, vous pouvez essayer de lire avec un séparateur différent si les données sont mal alignées :

data <- read.csv("fichier.csv", sep = ";", header = TRUE)  # essayez un autre séparateur

Assurez-vous également que le fichier CSV est correctement formatté et qu’aucune ligne ne manque de délimiteurs ou de valeurs.

Q : Comment modifier le contenu d’un fichier CSV ?
R : Pour modifier le contenu d’un fichier CSV dans R, vous devez d’abord charger les données, effectuer les modifications nécessaires, puis enregistrer le fichier modifié. Par exemple :

1. Lire le fichier CSV : data <- read.csv("fichier.csv")
2. Modifier les données (par exemple, changer une valeur dans une colonne) : data$Colonne1[data$Colonne1 == "AncienneValeur"] <- "NouvelleValeur"
3. Sauvegarder le fichier modifié : write.csv(data, "fichier_modifie.csv", row.names = FALSE)

Cela permet de lire, modifier et enregistrer les données dans un fichier CSV en utilisant R.