3 Importar archivos

En la pestaña en Entorno (Environment) de RStudio podemos importar conjuntos de datos o datasets con el asistente de importación. No es recomendable cuando debemos importar varios archivos o si se van a leer archivos grandes. Para lo cual es más eficiente usar código.

3.1 CSV

Si conocemos la estructura de nuestros datos (por ejemplo, la primera fila es el título de las columnas o es un archivo separado por comas), Se pueden utilizar las funciones read.csv/ (librería base) o read_csv (librería readr, de tidyverse):

datos <- read.csv(file = 'nombre_de_archivo.csv') # datos será un 'data frame'
datos <- read_csv(file = 'nombre_de_archivo.csv') # datos será un 'tibble'

En otros casos, cuando ‘;’ es utilizado como el separador de campo y ‘,’ para el punto decimal, se utiliza una variante de estas funciones.

datos <- read.csv(file = 'nombre_de_archivo.csv', sep = ';') # datos será un 'data frame'
datos <- read_csv2(file = 'nombre_de_archivo.csv')           # datos será un 'tibble'

3.2 SAS

library(haven)
datos <- read_sas('nombre_de_archivo.sas')

También es posible usar foreign y la función read.ssd.

3.3 SPSS

R puede leer datos directamente de spss:

• El paquete foreign contiene la función read.spss.
• El paquete haven y la función read_spss.

3.4 Excel

Es posible leer datos en la forma .xls o .xlsx. Existen distintos paquetes que nos permiten hacerlo:

• El paquete readxl contiene la función read_excel.
• El paquete xlsx y la función read.xlsx.