4 Importation et exportation de donnée

Ce chapitre s’appuie sur la Section 2.3 Importation, exportation et création de données des notes de cours.

4.1 Chargement de données : chemins

Lorsque l’on souhaite accéder à des données avec Excel, il suffit de double cliquer sur le fichier dans l’explorateur de fichiers pour que le logiciel se lance et que le tableur nous révèle son contenu. Avec R, il est nécessaire de payer un petit coût d’entrée pour pouvoir charger les données. Mais une fois ce coût payé, il nous est possible de réaliser des opérations avancées en fournissant des efforts moindres. Par ailleurs, le traitement des gros volumes de données est facilité avec R, comparativement à Excel.

Dans cet exercice, vous allez apprendre à importer des données dans R. Cela nécessite au préalable d’avoir connaissance de l’environnement de travail (en anglais, working directory). Lorsqu’on lance RStudio en double cliquant sur un fichier de projet (dont l’extension est .Rproj), comme ce que l’on a fait jusqu’à présent, l’environnement de travail de R est le répertoire dans lequel se situe le fichier .Rproj. Aussi, lorsque nous donnons comme instruction à R d’importer ou d’exporter des informations, R se réfère à ce répertoire comme point d’ancrage, comme répertoire courant.

  1. En choisissant l’option “Enregistrer le fichier” (**et non pas en choisissant “Ouvrir avec”), téléchargez l’archive exercice_importation.zip à l’adresse suivante : https://egallic.fr/Enseignement/R/Exercices/exercice_importation.zip.

Par défaut, sur les ordinateurs de l’Université, les fichiers téléchargés sont enregistrés dans le dossier Téléchargement. Pour être plus précis, les fichiers téléchargés sont enregistrés sur le disque dur nommé C:, dans un répertoire nommé Downloads qui se situe lui-même dans un répertoire nommé selon votre numéro d’étudiant, situé lui-même dans un répertoire nommé Users. Pour accéder à une ressource, le système d’exploitation utilise des chemins d’accès, qui sont constitués à l’aide des noms de répertoires séparés par des barres obliques inverse sous Windows (\) (et des barres obliques / sous Unix) et qui se terminent soit par un nom de répertoire, soit par un nom de fichier. Le chemin qui permet de localiser le répertoire de téléchargement sur la machine de l’Université s’écrit ainsi : C:\Users\votre_numero_etudiant\Downloads, tandis que le chemin qui permet de localiser le fichier que vous venez de télécharger s’écrit C:\Users\votre_numero_etudiant\Downloads\exercice_importation.zip.

  1. Ouvrez l’explorateur de fichiers et déplacez vous dans le dossier de téléchargement.
  2. Faites un clic droit sur le fichier exercice_importation.zip, et dans le menu contextuel qui s’affiche, choisissez l’option 7-Zip, puis Extraire vers exercice_importation. Un répertoire nommé exercice_importation a alors été extrait.

Note

Dans votre répetoire Téléchargement vous pouvez à présent voir deux ressources portant le nom exercice_importation. Si vous faites bien attention, l’icône de ces ressources diffère : l’une représente un porte document jaune ouvert (et désigne le répertoire que vous venez d’extraire de l’archive), tandis que l’autre présente un porte document jaune fermé et muni d’une fermeture éclair (un zip).

Afin d’éviter de confondre les deux, un moyen simple consiste à afficher l’extension des fichiers. Il sera alors aisé de reconnaître les fichiers des répertoires : les dossiers n’auront pas d’extention. Pour afficher les extensions :

  1. Dans l’explorateur de fichiers, atteignez l’onglet Affichage ;
  2. Cliquez sur le bouton Afficher/Masquer ;
  3. Cochez la case Extensions de noms de fichiers.

À présent, vous pourrez bien voir la différence entre le répertoire exercice_importation et le fichier ZIP exercice_importation.zip (l’archive).

La hiérarchie du répertoire exercice_importation que vous venez d’extraire peut être représentée à l’aide d’un arbre (on parle d’arborescence).

exercice_importation
├── Dossier_C
│   └── fichier_donnees_C.csv
├── Dossier_D
│   └── Dossier_D_1
|   |   └── fichier_donnees_D_1.csv
├── Exercice
|   └── Dossier_A
|   |   └── Dossier_A_1
|   |   |   └── fichier_donnees_A_1.csv
|   |   └── Dossier_A_2
|   |   |   └── fichier_donnees_A_2.csv
|   |   └── fichier_donnees_A.csv
|   └── Dossier_B
|   |   └── fichier_donnees_B.csv
|   └── fichier_donnees.csv
|   └── L3_info.Rproj

Mise en garde

Faites attention lorsque vous ouvrez des fichiers CSV avec Excel. Dès lors que vous enregistrerez des modifications, Excel ajoutera des informations dans le fichier. Ces ajouts peuvent rendre vos fichiers illisibles par d’autres logiciels ensuite.

  1. Depuis l’explorateur de fichiers, descendez dans le répertoire exercice_importation, puis dans Exercice et ouvrez le fichier L3_info.Rproj en double cliquant dessus.

En ayant ouvert le fichier L3_info.Rproj, RStudio s’est lancé, en définissant le répertoire Exercice comme répertoire de travail.

  1. Dans la console R de RStudio, évaluez l’instruction suivante : getwd() et observez le chemin retourné.
  2. Créez un nouveau script R.

Le répertoire courant est donc Exercice. Lorsque nous allons charger ou exporter dans ou depuis R des données, nous pourrons créer des chemins relatifs à ce répertoire courant. Il convient ainsi de noter la distinction entre chemin absolu et chemin relatif:

  1. Chemin absolu : le chemin absolu décrit l’accès à une ressource sans se référer au chemin courant, mais en se rapportant à la place à la racine du disque ou du serveur.
  • exemple : le chemin absolu vers le fichier fichier_donnees.csv sur windows sera : C:\Users\votre_numero_etudiant\Downloads\exercice_importation\Exercice\fichier_donnees.csv
  • Note : sous Unix, la racine du système de fichiers se note simplement /. Le lien absolu vers le fichier ressemblera à celui-ci : /home/votre_nom_user/Downloads/fichier_donnees.csv.
  1. Chemin relatif : le chemin relatif décrit quant à lui l’accès à une ressource en se rapportant au répertoire courant.
  • le répertoire courant étant Exercice, pour accéder au fichier csv, le chemin est le suivant, sous windows : fichier_donnees.csv (on peut aussi écrire .\fichier_donnees.csv, où . se réfère au répertoire courant)
  • sous Unix : fichier_donnees.csv ou ./fichier_donnees.csv.

Note

La barre oblique / (inversée \ sous Windows) est le séparateur de chemin.

Nous allons à présent importer dans R le contenu du fichier fichier_donnees.csv. Ce fichier contient une première ligne définissant les en-têtes, et une seconde ligne contenant une observation. Dans le fichier, les différents champs sont séparés par un point-virgule (;).

Pour importer le contenu de ce fichier CSV dans R, nous allons nous appuyer sur la fonction read_csv2() du package {readr}. Nous allons indiquer le chemin vers le fichier à l’argument file de cette fonction. Le tableau de données sera stocké dans un objet que nous allons appeler df_exercice :

df_exercice <- read_csv2(file = "fichier_donnees.csv")
df_exercice
## # A tibble: 1 × 2
##   Dossier          Valeur
##   <chr>            <chr> 
## 1 Dossier_Exercice Bravo

L’importation a bien fonctionné, R nous prévient avoir deviné que les valeurs dans les colonnes Dossier et Valeur sont des chaînes de caractères (la fonction col_character() a été utilisée pour ces deux colonnes).

Nous pouvons obtenir le même résultat en écrivant le chemin absolu vers le fichier :

path <- paste0("C:/Users/votre_numero_etudiant/Downloads/",
               "exercice_importation/Exercice/fichier_donnees.csv")
read_csv2(file = path)

Note : le chemin étant trop long pour tenir sur une page PDF, la fonction paste0 a été utilisée ici pour concaténer deux chaînes de caractères en une seule. Sur votre machine, vous pouvez écrire le chemin complet sans passer par l’utilisation de la fonction paste0.

Nous verrons plus loin que l’utilisation des chemins absolus dans les scripts posent des soucis lorsque l’on change d’ordinateur ou que l’on partage son code avec d’autres personnes.

Le fichier fichier_donnees_A.csv n’est pas situé dans le répertoire courant : il se situe dans le répertoire Dossier_A, contenu dans le répertoire courant (Exercice). Pour pouvoir charger le contenu de ce fichier dans R avec un lien relatif, il faut constuire le chemin en indiquant que l’on souhaite descendre dans le répertoire Dossier_A dans un premier temps :

df_exercice_A <- read_csv2(file = "Dossier_A/fichier_donnees_A.csv")
df_exercice_A
## # A tibble: 1 × 2
##   Dossier   Valeur
##   <chr>     <chr> 
## 1 Dossier_A Bravo
  1. Dans un objet que vous nommerez df_exercice_A_1, chargez dans R le contenu du fichier fichier_donnees_A_1.csv.
  2. Dans un objet que vous nommerez df_exercice_A_2, chargez dans R le contenu du fichier fichier_donnees_A_2.csv.
  3. Dans un objet que vous nommerez df_exercice_B, chargez dans R le contenu du fichier fichier_donnees_B.csv.

Si la ressource que l’on souhaite atteindre nécessite de remonter dans un répertoire parent (un répertoire qui contient un autre est appelé “répertoire parent”), il suffit d’utiliser sa désignation : ... Par exemple, pour accéder au fichier fichier_donnees_C.csv, qui se trouve dans le répertoire Dossier_C contenu dans le répertoire exercice_importation (qui contient le répertoire Exercice et est donc le répertoire parent de Exercice), on peut écrire :

df_exercice_C <- read_csv2(file = "../Dossier_C/fichier_donnees_C.csv")
df_exercice_C
## # A tibble: 1 × 2
##   Dossier   Valeur
##   <chr>     <chr> 
## 1 Dossier_C Bravo
  1. Dans un objet que vous nommerez df_exercice_D, chargez dans R le contenu du fichier fichier_donnees_D_1.csv.
  2. Enregistrez votre script dans le répertoire Exercice (en le nommant par exemple importer_donnees.R) et fermez RStudio.

4.1.1 Avantages de l’utilisation de chemins relatifs

Pour finir cette section, nous allons illustrer le grand avantage que confère l’emploi de chemins relatifs.

Mise en situation : admettons que vous souhaitez partager votre projet R avec une autre personne. Une manière simple de le faire consiste à créer une archive de l’ensemble de votre projet, pour fournir à la fois les scripts et les données.

Le répertoire exercice_importation se situe depuis le début de ce chapitre dans votre dossier de téléchargement. Dans l’explorateur de fichiers, allez dans le répertoire de téléchargements et créez une archive du répertoire exercice_importation :

  1. clic droit sur le répertoire exercice_importation ;
  2. dans le menu contextuel qui s’affiche, cliquez sur 7-Zip, puis sur Ajouter à "exercice_importation.zip" ;
  3. dans votre répetoire du cours d’informatique (dans vos documents), créez un répertoire intitulé TD_4 ;
  4. dans le répetoire TD_4, collez l’archive exercice_importation.zip que vous venez de créer ;
  5. dans le répertoire de téléchargement, supprimez le répertoire exercice_importation.
  6. dans le répetoire TD_4, extrayez le contenu de l’archive (clic droit, 7-Zip > Extraire vers "exercice_importation\").
  7. descendez dans le répertoire exercice_importation qui vient d’être extrait, puis dans Exercice ;
  8. Lancez le fichier L3_info.Rproj ;
  9. Dans la session RStudio qui vient de se lancer, ouvrez le script importer_donnees.R que vous avez créé précédemment.

Si vous avez écrit les chemins vers les fichiers en utilisant des chemins absolus, vous serez obligé de les modifier un à un…

path <- paste0("C:/Users/votre_numero_etudiant/Downloads/",
               "exercice_importation/Exercice/fichier_donnees.csv")
read_csv2(file = path)

Cette instruction qui permettait de charger le fichier fichier_donnees.csv ne fonctionne plus. R retourne un message d’erreur indiquant “No such file or directory” (un tel fichier ou répertoire n’existe pas).

Si vous avez employé des chemins relatifs, vous n’aurez rien à modifier.

read_csv2(file = "./fichier_donnees.csv")

4.2 Chargement de formats différents

Cet exercice s’appuie sur la section 2.3 Importation, exportation et création de données des notes de cours.

Dans cet exercice, vous allez apprendre à importer des données dans R lorsqu’elles proviennent de différents types de fichiers. Au programme :

  • des fichiers texte (plus particulièrement, CSV :comma separated values, et TSV, tab-separated values) ;
  • des fichiers Excel ;
  • des fichiers de données R.

4.2.1 Fichiers texte

Dans un premier temps, concentrons-nous sur les fichiers texte contenant des données tabulaires. Chaque ligne de ces fichiers correspond à une ligne d’un tableau, et un caractère spécifique appelé le séparateur de champ permet de séparer les colonnes. À la fin de chaque ligne, un caractère (non visible) permet de passer à la ligne suivante (fin de ligne ou line break). Parfois, les champs sont également placés entre double quotes ("valeur").

Un format très répandu de ce type de fichiers s’appelle CSV, ou comma separated values : la virgule sépare les champs. Souvent, la première ligne sert à nommer les colonnes. Voici un exemple :

"nom","prenom","id","profile","matiere","note"
"Amsberry","Evan",1,1,"Microéconomie 1",11.5
"Basurto","Anthony",2,2,"Microéconomie 1",9
"Begaye","Kai",3,3,"Microéconomie 1",16.5

Dans certaines administrations françaises, les données au format CSV sont fournies avec une variante dans laquelle le séparateur de champ est le point-virgule plutôt que la virgule, cette dernière étant utilisée comme séparateur décimal.

"nom";"prenom";"id";"profile";"matiere";"note"
"Amsberry";"Evan";1;1;"Mathématiques 1";5
"Basurto";"Anthony";2;2;"Mathématiques 1";6
"Begaye";"Kai";3;3;"Mathématiques 1";18

Face à la possibilité d’utiliser différents caractères pour séparer les champs ainsi que pour séparer la partie entière de la partie décimale des nombres, R propose tout un attirail de fonctions. Nous allons en utiliser une qui permet d’être polyvalent : read_delim(). Cette fonction est proposée dans le package {readr}.

library(readr)
  1. Affichez la page d’aide de la fonction read_delim.
  2. Lisez les descriptions des arguments suivants : file, delim, col_names, skip, n_max.

Vous allez devoir charger dans R 4 fichiers texte contenant des notes d’étudiants, selon les matières qu’ils et elles ont suivies. Pour les besoins de l’exercice, les séparateurs de champs et les séparateurs décimaux varient d’un fichier à l’autre. Le tableau  4.1 reporte les valeurs utilisées.

Table 4.1: Caractéristiques des fichiers texte avec séparateur de champ
Nom de fichier Séparateur de champs Séparateur décimal En-têtes
Microeconomie_1.csv Virgule (,) Point (.) Oui
Macroeconomie_1.csv Virgule (,) Point (.) Non
Mathematiques_1.csv Point-virgule (;) Virgule (,) Oui
Informatique_1.tsv Taquet de tabulation (\t) Point (.) Oui

Ces fichiers sont disponibles dans une archive disponible à l’adresse suivante : https://egallic.fr/Enseignement/R/Exercices/importation_formats.zip.

  1. Téléchargez l’archive, extrayez son contenu, puis déplacez le répertoire importation_formats qui vient d’être extrait dans votre répertoire TD_4 créé lors du précédent exercice.
  2. En utilisant la fonction read_delim(), chargez le contenu du fichier Microeconomie_1.csv dans R. Ce fichier est situé dans le répertoire L1. Vous prendrez soin de stocker le tableau qui sera importé dans un objet que vous nommerez microeconomie_1.
  3. En utilisant la fonction read_delim(), chargez le contenu du fichier Macroeconomie_1.csv dans R. Vous prendrez soin de stocker le tableau qui sera importé dans un objet que vous nommerez macroeconomie_1.

Lorsque le séparateur décimal n’est pas le point, il est nécessaire de renseigner à l’argument locale la valeur locale(decimal_mark = ",").

  1. En utilisant la fonction read_delim(), chargez le contenu du fichier Mathematiques_1.csv dans R. Vous prendrez soin de stocker le tableau qui sera importé dans un objet que vous nommerez mathematiques_1. Attention, vérifiez bien les valeurs des notes.
  2. En utilisant la fonction read_delim(), chargez le contenu du fichier Informatique_1.tsv dans R. Vous prendrez soin de stocker le tableau qui sera importé dans un objet que vous nommerez informatique_1.

Le package {readr} propose également les fonctions read_csv() et read_csv2() qui sont spécifiquement créées pour des fichiers texte/csv répondant exactement au standard anglo-saxon (virgule en séparateur de champs, point en séparateur décimal) et français (point-virgule en séparateur de champs, virgule en séparateur décimal).

4.2.2 Fichier Excel

L’archive importation_formats.zip contient dans le répertoire L1, un fichier Excel intitulé notes_L1.xlsx.

  1. Ouvrez ce fichier avec Excel, pour observer sa structure : le classeur est composé de 8 feuilles, une feuille par matière. Dans chaque feuille, les notes obtenues par les étudiants dans la matière correspondante sont reportées. La première ligne indique systématiquement les noms de clonnes.

Pour importer le contenu de fichiers Excel dans R, il existe plusieurs packages. Nous allons utiliser {readxl}.

  1. Après avoir chargé le package {readxl}, affichez la page d’aide de la fonction read_excel. Lisez les descriptions des arguments suivants : path, sheet, col_names, na, skip, n_max.
  2. En utilisant le numéro d’index de la feuille info (il s’agit de la 4e feuille), chargez son contenu, à l’aide de la fonction read_excel dans un objet que vous nommerez info.
  3. En utilisant le nom de la feuille stats, chargez son contenu, à l’aide de la fonction read_excel dans un objet que vous nommerez stats.

4.2.3 Fichiers R

Il existe deux formats de fichier de données R : les fichiers .RDS et .RData. Les premiers contiennent un seul objet, tandis que les seconds peuvent en contenir plusieurs.

Dans le dossier L1 de l’archive importation_formats.zip que dont vous avez extrait le contenu se trouve deux fichiers de données R :

  • anglais.RDS : tableau de données contenant les notes d’anglais` ;
  • notes.RData : 8 tableaux de données (micro, macro, maths, info, stats, anglais, eco_envir, et finance).

Pour importer un fichier .RDS, on utilise la fonction readRDS(). De la même manière que pour read_delim(), il est nécessaire de stocker le résultat dans un objet.

notes_anglais <- readRDS(file = "importation_formats/L1/anglais.RDS")
notes_anglais
## # A tibble: 32 × 5
##    nom        prenom     id matiere    note
##    <chr>      <chr>   <dbl> <chr>     <dbl>
##  1 Amsberry   Evan        1 Anglais 1   4  
##  2 Basurto    Anthony     2 Anglais 1   5.5
##  3 Begaye     Kai         3 Anglais 1  11  
##  4 Brack      Michael     4 Anglais 1   1.5
##  5 Burgess    Jamie       5 Anglais 1   7  
##  6 Christian  Colton      6 Anglais 1   4  
##  7 Cly        Jesse       7 Anglais 1   5  
##  8 Coberley   Rebecca     8 Anglais 1   6  
##  9 De Venecia Madison     9 Anglais 1   6  
## 10 Gurule     Elliott    12 Anglais 1   6  
## # ℹ 22 more rows

Pour charger les objets d’un fichier .RData dans votre session R, il faut utiliser la fonction load(). Attention, si un objet est nommé x dans votre fichier .RData et qu’un objet existant dans votre session R s’appelle également x, ce dernier sera remplacé par l’objet qui vient d’être chargé avec la fonction load().

load(file = "importation_formats/L1/notes.RData")

4.3 Exportation

4.3.1 Format texte

Pour enregistrer des données depuis un tableau de données, un vecteur ou une matrice, la fonction write_delim() peut être utilisée.

  1. Affichez la page d’aide de la fonction write_delim(), et lisez les descriptions des arguments x, file, delim et append.
  2. Dans un fichier que vous nommerez notes_finance.csv, exportez le tableau de données finance (qui a été chargé avec la fonction load()) dans le dossier L1.

4.3.2 Format R

Pour sauvegarder un seul objet, on peut utiliser la fonction saveRDS() et exporter les données au format .RDS :

saveRDS(maths, file = "importation_formats/L1/maths.RDS")

Pour sauvegarder plusieurs objets, on peut utiliser la fonction save(), en indiquant les noms des objets à sauvegarder en argument de la fonction.

save(micro, macro, maths, info, stats, anglais, eco_envir, finance,
     file = "importation_formats/L1/notes_L1.RData")