Importar datos a R es bastante sencillo. Para Stata y Systat, utiliza el paquete extranjero. Para SPSS y SAS recomendaría el paquete Hmisc por su facilidad y funcionalidad. Consulta la sección de Quick-R sobre paquetes, para obtener información sobre cómo obtener e instalar estos paquetes. A continuación se ofrecen ejemplos de importación de datos.
Desde un archivo de texto delimitado por comas
# first row contains variable names, comma is separator# assign the variable id to row names# note the / instead of \ on mswindows systems
mydata <- read.table("c:/mydata.csv", header=TRUE,
sep=",", row.names="id")Con la tecnología de
(Para practicar la importación de un archivo csv, prueba este ejercicio) .
Desde Excel
Una de las mejores formas de leer un archivo Excel es exportarlo a un archivo delimitado por comas e importarlo utilizando el método anterior. También puedes utilizar el paquete xlsx para acceder a los archivos de Excel. La primera fila debe contener los nombres de las variables/columnas.
# read in the first worksheet from the workbook myexcel.xlsx# first row contains variable names
library(xlsx)
mydata <- read.xlsx("c:/myexcel.xlsx",1)# read in the worksheet named mysheet
mydata <- read.xlsx("c:/myexcel.xlsx", sheetName ="mysheet")Con la tecnología de
# save SPSS dataset in trasport format
get file='c:\mydata.sav'.
export outfile='c:\mydata.por'.
# in R
library(Hmisc)
mydata <- spss.get("c:/mydata.por", use.value.labels=TRUE)# last option converts value labels to R factorsCon la tecnología de
(Para practicar la importación de datos SPSS con el paquete extranjero, prueba este ejercicio) .
De SAS
# save SAS dataset in trasport format
libname out xport 'c:/mydata.xpt';
data out.mydata;
set sasuser.mydata;
run;# in R
library(Hmisc)
mydata <- sasxport.get("c:/mydata.xpt")# character variables are converted to R factorsCon la tecnología de
Desde Stata
# input Stata file
library(foreign)
mydata <- read.dta("c:/mydata.dta")Con la tecnología de
(Para practicar la importación de datos de Stata con el paquete extranjero, prueba este ejercicio) .
De systat
# input Systat file
library(foreign)
mydata <- read.systat("c:/mydata.dta")Con la tecnología de
Ir más lejos
Prueba este curso interactivo: Importar datos en R (Parte 1), para trabajar con archivos csv y xlsx en R. Para trabajar con SAS, Stata y otros formatos, prueba la Parte 2.
Importar datos a R es bastante sencillo. Para Stata y Systat, utiliza el paquete extranjero. Para SPSS y SAS recomendaría el paquete Hmisc por su facilidad y funcionalidad. Consulta la sección de Quick-R sobre paquetes, para obtener información sobre cómo obtener e instalar estos paquetes. A continuación se ofrecen ejemplos de importación de datos.
Desde un archivo de texto delimitado por comas
(Para practicar la importación de un archivo csv, prueba este ejercicio) .
Desde Excel
Una de las mejores formas de leer un archivo Excel es exportarlo a un archivo delimitado por comas e importarlo utilizando el método anterior. También puedes utilizar el paquete xlsx para acceder a los archivos de Excel. La primera fila debe contener los nombres de las variables/columnas.
(Para practicar, prueba este ejercicio sobre la importación de una hoja de cálculo de Excel a R).
Del SPSS
(Para practicar la importación de datos SPSS con el paquete extranjero, prueba este ejercicio) .
De SAS
Desde Stata
(Para practicar la importación de datos de Stata con el paquete extranjero, prueba este ejercicio) .
De systat
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Prueba este curso interactivo: Importar datos en R (Parte 1), para trabajar con archivos csv y xlsx en R. Para trabajar con SAS, Stata y otros formatos, prueba la Parte 2.