Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Läsa och Visa | Datamanipulering och Datarensning
Dataanalys med R

Läsa och Visa

Svep för att visa menyn

Innan du kan analysera data behöver du importera den till din R-miljö. I de flesta verkliga scenarier lagras data i externa filer eller databaser. Det första steget i varje dataanalysarbetsflöde är att importera denna data så att du kan börja utforska och arbeta med den.

Vanliga datakällor

Data från verkliga situationer kommer ofta från olika källor, såsom:

  • CSV-filer (kommaseparerade värden);
  • Excel-kalkylblad;
  • Textfiler (TXT);
  • Databaser (t.ex. SQL, SQLite, PostgreSQL);
  • Web APIs eller andra onlinekällor.

R erbjuder ett antal funktioner och paket för att enkelt läsa in data från var och en av dessa källor.

Läsa in en CSV-fil

CSV är ett av de vanligaste formaten för att lagra tabulär data. För att importera en CSV-fil till R använder vi vanligtvis en funktion som läser in filen och lagrar den i en data frame – en struktur som organiserar data i rader och kolumner.

df <- read_csv("car_details.csv")

Visa dina data

När data har lästs in är det bra att snabbt titta på dem. Ett enkelt sätt att göra detta i RStudio är med funktionen View():

View(df)
question mark

Vilken funktion läser CSV-filer i tidyverse?

Vänligen välj det korrekta svaret

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 3

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Läsa och Visa

Innan du kan analysera data behöver du importera den till din R-miljö. I de flesta verkliga scenarier lagras data i externa filer eller databaser. Det första steget i varje dataanalysarbetsflöde är att importera denna data så att du kan börja utforska och arbeta med den.

Vanliga datakällor

Data från verkliga situationer kommer ofta från olika källor, såsom:

  • CSV-filer (kommaseparerade värden);
  • Excel-kalkylblad;
  • Textfiler (TXT);
  • Databaser (t.ex. SQL, SQLite, PostgreSQL);
  • Web APIs eller andra onlinekällor.

R erbjuder ett antal funktioner och paket för att enkelt läsa in data från var och en av dessa källor.

Läsa in en CSV-fil

CSV är ett av de vanligaste formaten för att lagra tabulär data. För att importera en CSV-fil till R använder vi vanligtvis en funktion som läser in filen och lagrar den i en data frame – en struktur som organiserar data i rader och kolumner.

df <- read_csv("car_details.csv")

Visa dina data

När data har lästs in är det bra att snabbt titta på dem. Ett enkelt sätt att göra detta i RStudio är med funktionen View():

View(df)
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 3
some-alt