CSV 파일 읽기/쓰기

CSV 파일을 생성한 뒤, 이를 특정 경로에 쓰고 읽기를 수행하여 보자.

 

In:

df_car = mtcars

df_car %>% 
head()

 

Out:

                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

 

▷ 실험 데이터로 R의 내장되어 있는 mtcars 데이터를 사용할 것이다.

 

In:

getwd()

 

Out:

'C:/Users/user/Desktop/Before'

 

▷ getwd 함수를 이용하여, 현재 지정된 경로를 확인하여보자.

 

In:

new_wd = 'C:/Users/user/Desktop/After'

setwd(new_wd)

getwd()

 

Out:

'C:/Users/user/Desktop/After'

 

▷ setwd 함수를 이용하여, new_wd 변수에 할당된 경로 위치로 바꿨다. getwd 함수를 통해 현재 지정된 경로의 위치가 바뀌었음을 확인할 수 있다.

 

In:

write.csv(df_car, 'df_car.csv', row.names = TRUE)

read.csv(paste0(new_wd, '/df_car.csv')) %>% 
head()

 

Out:

                  X  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1         Mazda RX4 21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
2     Mazda RX4 Wag 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
3        Datsun 710 22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
4    Hornet 4 Drive 21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
5 Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
6           Valiant 18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

 

▷ write.csv 함수를 통해 첫 번째 인자에 할당된 데이터프레임을 두 번째 인자에 할당된 이름으로 저장할 수 있다. 이때, row.names 인자를 통해 데이터프레임의 행에 대한 정보를 따로 새로운 열로 추가하여 저장할 지를 결정할 수 있다. 위의 결과는 행에 대한 정보가 X 열로 추가된 모습이다.

 

▷ read.csv 함수를 통해 지정된 경로에서 파일을 불러올 수 있다.

 

In:

write.csv(df_car, 'df_car.csv', row.names = FALSE)

read.csv(paste0(new_wd, '/df_car.csv')) %>% 
head()

 

Out:

   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1 21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
2 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
3 22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
4 21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
5 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
6 18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

 

▷ write.csv 함수의 row.names 인자에 FALSE를 주어, 기존 df_car 데이터프레임의 행에 대한 정보가 포함되지 않은 것을 확인할 수 있다.