Import_Export_Data.Rmd

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title: "**Importation et Exportation des données**"
author: "*Joël Kazadi*"
date: "`r Sys.Date()`"
output:
  pdf_document:
    number_sections: yes
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

Dans cette section, nous allons étudier comment importer et exporter des tableaux de données avec R. Les packages à utiliser pour ces opérations varient en fonction du format du tableau de données. Nous nous focaliserons uniquement sur des fichiers en format `.csv` et `.xlsx`.

# Importation

Trois cas d'importation seront passés en revue : (i) les fichiers `.csv` ; (ii) les fichiers `.xlsx` ; et (iii) les fichiers en ligne.

## Format `.csv`

Le package requis pour réaliser l'importation d'un tableau de données en format `.csv` est `readr`.

```{r echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
# install.packages("readr")
library(readr)
setwd("C:/Users//USER/Documents/Data_Science/RStudio/")
data_iris <- read_csv("iris.csv", col_names = T)
head(data_iris, n = 4L)   # ce code permet de visualiser les 4 premieres lignes du tableau de donnees
```

## Format `.xlsx`

Le package requis pour réaliser l'importation d'un tableau de données en format `.xlsx` est `readxl`.

```{r echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
# install.packages("readxl")
library(readxl)
firmes <- read_excel("Data_frame.xlsx", sheet = "time_series")
head(firmes, n = 4L)
```

## Importation en ligne

L'importation d'un tableau de données disponible en ligne nécessite d'indiquer préalablement le lien web où ces données ont été publiées.

```{r echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
link <- "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00611/accelerometer.csv"
data_online <- read.csv(file = link, header = TRUE, sep = ",", dec = ".")
head(data_online)                   # visualisation des 6 premieres lignes
tail(data_online)                   # visualisation des 6 dernieres lignes
```

# Exportation

Reprenons l'exemple du dataframe créé dans la section précédente relative à la structure des données en R.

```{r echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
data <- data.frame(Econometrie = c(18,16,17,18),
                   Statistique = c(14,13,15,19),
                   Niveau = c("Bon","Moyen",NA,"Excellent"),
                   row.names = c("Kadima","Kazadi","Nsamba","Malu"))
print(data)
```

Pour exporter l'objet `data` créé précédemment au format `.csv`, on utilise la fonction `write_csv()` du package `readxl`.

```{r echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
library(readxl)
write_csv(data, "data_grades.csv", col_names = T)
```

Pour les grands tableaux de données, il est généralement recommandé de sauvegarder le travail au format R. Voici le code :

```{r echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
save(data, file = "data_grades.RData")
```

Pour charger dans l'environnement la session R précédemment enregistré, on procède comme suit :

```{r echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}
load("data_grades.RData")
```