이 문서는 데이터를 R로 불러들이거나 R에서 내보내는 안내입니다.
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이 매뉴얼의 관계형데이터베이스 부분은 부분적으로 Douglas Bates와 Saikat DebRoy의 이전 버전에 기초하고 있습니다. 이 매뉴얼의 주저자는 Brian Ripley입니다.
많은 자원자들이 여기에 사용된 팩키지에 공헌하였습니다. 여기에 언급된 팩키지들의 주요 저자는 아래와 같습니다.
DBI David A. James dataframes2xls Guido van Steen foreign Thomas Lumley, Saikat DebRoy, Douglas Bates, Duncan Murdoch and Roger Bivand gdata Gregory R. Warnes hdf5 Marcus Daniels ncdf, ncdf4 David Pierce rJava Simon Urbanek RJDBC Simon Urbanek RMySQL David James and Saikat DebRoy RNetCDF Pavel Michna RODBC Michael Lapsley and Brian Ripley ROracle David A, James RPostgreSQL Sameer Kumar Prayaga and Tomoaki Nishiyama RSPerl Duncan Temple Lang RSPython Duncan Temple Lang RSQLite David A, James SJava John Chambers and Duncan Temple Lang WriteXLS Marc Schwartz XLConnect Mirai Solutions GmbH xlsReadWrite Hans-Peter Suter XML Duncan Temple Lang
Brian Ripley는 connection 지원의 저자입니다.
분석을 위해 통계 시스템으로 데이터를 불러들이는 것(Importing)과 보고서 작성을 위해 다른 시스템으로 결과들을 내보내는 것(Exporting)은 대부분의 독자들에게 훨씬 더 흥미로운 부분이지만 통계적 분석 그 자체 보다 더 많은 시간이 걸릴 수도 있는 매우 지루한 과정이기도 합니다
이 매뉴얼에서는 R에 내장되어 있거나 CRAN에서 구할 수 있는 다양한 패키지들(packages)을 통한 데이터의 입력 및 결과 출력 장치들(facilities)에 대해 기술할 것입니다.기술된 패키지들 중 일부는 계속 개발 중이지만, 이미 충분히 유용한 기능을 제공합니다.
따로 언급하지 않는 한, 이 매뉴얼에 기술된 모든 장치들(facilities)은 R을 구현하는 모든 플랫폼(platform)에서 사용 가능합니다.
일반적으로 R과 같은 통계 시스템들은 특히 대용량 데이터(large-scale data)의 조작에 적절하지 않습니다. 이 점에 있어서는 다른 시스템들이 R 보다 더 나을 수 있기 때문에, 이 매뉴얼 주제의 일부문은 R 안에서 그 같은 기능을 반복하기 보다는 우리가 다른 시스템을 사용해서 이 작업을 할 수 있다는 것을 보여주는 데 있습니다(예를 들면, Therneau & Grambsch (2000)의 저서에서 그들은 데이터 조작은 SAS로 그리고 생존분석survival in S로 하는 것을 선호한다고 말했습니다). 데이터베이스 조작 시스템은 종종 데이터의 조작과 추출에 보다 적합하고 DBMSs와 상호작용하는 여러 팩키지들이 여기에서 논의됩니다.
직접적으로 R 코드와 통합하기 위한 Java, perl 그리고 python과 같은 언어에서
개발된 기능을 허용하는 팩키지들이 있는데 보다 더 적절하게 이들 언어에서 도구들을 사용할 수 있도록
합니다(CRAN로부터 팩키지 rJava와 Omegahat 프로젝트
http://www.omegahat.org로부터 팩키지 SJava, RSPerl 그리고
RSPython 참고하십시오.)
또한, R도 S처럼 작지만 재사용 가능한 여러 개의 도구(tools)를 이용하는 Unix 전통에서 출발했다는 점을 상기해
보았을 때, 데이터를 불러오기 하기 전이나 내보내기 한 후에 데이터를 조작하기 위하여 awk과 perl 같은
도구들을 사용해 볼만 합니다. Becker, Chambers & Wilks (1988, Chapter 9)에 있는 사례 연구에서
S에 데이터를 입력하기 전에 여러 Unix 도구(tool)들을 데이터를 검증하고 조작하는 데 사용한 것이 그 예가 될 수 있을
것입니다. 전통적인 Unix 도구(tool)들이 이제는 Windows를 포함한 다양한 시스템에서 더욱 많이 사용되고 있습니다.
R 에 입력하기 가장 쉬운 파일형태는 단순한 text 파일인데 이것은 주로 작거나 중간 정도 크기의 문제를 해결하는데
적합합니다. Text 파일을 읽어 들이기 위해 가장 많이 사용하는 기능은 scan 이며, 이것은
Spreadsheet-like data에 설명되어 있는 더욱 편리한 대부분의 함수(functions)의 기초가 됩니다.
하지만, 모든 통계 컨설턴트들은 의뢰인이 Excel 스프레드 시트나 SPSS 파일처럼 특정 binary 포맷을 가진 데이터를 플로피 디스크나 CD 에 저장한 것을 받는 경우가 대부분입니다. 일을 하는데 있어서 흔히 가장 쉬운 경우가 데이터를 text 파일 형태로 내보내는 application 을 사용해서 그 결과물을 출력하는 것입니다(그리고 통계 컨설턴트들은 이러한 작업을 하기 위해 널리 통용되고 있는 여러 개의 application 들을 그들의 컴퓨터 안에 두고 사용하기도 합니다). 그렇지만, 이렇게 application 을 이용하는 것이 언제나 가능한 것은 아니며, Importing from other statistical systems 에서 어떠한 장치들이 R 에서 이러한 파일들을 직접 사용하는 것이 가능한지 설명하고 있습니다.Excel 스프레드 시트(spreadsheet)를 이용하기 위해 사용 가능한 방법들은 Reading Excel spreadsheets에 요약되어 있습니다. 오픈오피스의 ODS 스프레드시트의 경우에는 the Omegahat package1 ROpenOffice를 참고하시기 바랍니다.
적지 않은 경우 데이터는 그 크기를 줄이고(compactness) 접근 속도를 높이기 위해(speed of access) binary 포맷으로 저장됩니다. 여기에 대한 한 가지 사례는 이미지 데이터(imaging data)를 저장하는 데서 찾을 수 있는데, 보통 엄청난 사이즈의 메모리를 차지하기 때문에 헤더(header)를 앞에 붙이기도 합니다. 이러한 형태의 데이터 포맷에 대해서는 Binary files와 Binary connections에서 더 찾아볼 수 있습니다.
좀 더 큰 데이터베이스에 대해서는 database management system (DBMS)을 사용해서 데이터를 처리하는 것이 일반적입니다. 또한, DBMS를 사용해서 특정한 포맷이 없는(plain) 파일을 추출해내는 것도 가능합니다. 그렇지만 DBMS와 같은 시스템들을 이용한 결과 추출 작업을 R 패키지를 사용해서 직접하는 것도 가능합니다. 이에 관하여는 Relational databases를 참고하십시오. 네트워크 연결을 통해 데이터를 입력하는 방법은 Network interfaces에서 찾을 수 있습니다.
Unless the file to be imported from is entirely in ASCII, it is
usually necessary to know how it was encoded. For text files, a good way to
find out something about its structure is the file command-line
tool (for Windows, included in Rtools). This reports something like
text.Rd: UTF-8 Unicode English text text2.dat: ISO-8859 English text text3.dat: Little-endian UTF-16 Unicode English character data, with CRLF line terminators intro.dat: UTF-8 Unicode text intro.dat: UTF-8 Unicode (with BOM) text
Modern Unix-alike systems, including OS X, are likely to produce UTF-8
files. Windows may produce what it calls ‘Unicode’ files (UCS-2LE or
just possibly UTF-16LE2). Otherwise most files will be in a 8-bit
encoding unless from a Chinese/Japanese/Korean locale (which have a wide
range of encodings in common use). It is not possible to automatically
detect with certainty which 8-bit encoding (although guesses may be possible
and file may guess as it did in the example above), so you may
simply have to ask the originator for some clues (e.g. ‘Russian on
Windows’).
‘BOMs’ (Byte Order Marks,
https://en.wikipedia.org/wiki/Byte_order_mark) cause problems for
Unicode files. In the Unix world BOMs are rarely used, whereas in the
Windows world they almost always are for UCS-2/UTF-16 files, and often are
for UTF-8 files. The file utility will not even recognize UCS-2
files without a BOM, but many other utilities will refuse to read files with
a BOM and the IANA standards for UTF-16LE and
UTF-16BE prohibit it. We have too often been reduced to looking at
the file with the command-line utility od or a hex editor to work
out its encoding.
Note that utf8 is not a valid encoding name (UTF-8 is), and
macintosh is the most portable name for what is sometimes called ‘Mac
Roman’ encoding.
R에서 결과를 내보내는 과정은 대체로 다소 단순한 작업이지만, 여전히 많은 문제점을 안고 있습니다. 아무래도 이 작업에 사용하고자 하는 특정 어플리케이션이 있기 마련이고, 보통의 경우 text 파일이 가장 편리하게 변환할 수 있는 수단이라고 할 수 있습니다(만약 binary 파일이 필요하면, Binary files을 참조하십시오).
함수 cat은 데이터를 추출해내는 여러 함수들 중 가장 기본이 됩니다. 이것은 하나의 파일을 인자(argument)로 하며, 인자 append는 cat 어떤 텍스트 파일이 연속적인 호출(call)을 통해 cat에 쓰여질 수 있도록 해줍니다. 만약 이런 작업이 여러 번에 걸쳐 발생한다면, file connection을 열어서 쓰기(writing), 첨가하기(appending), 그리고 cat을 connection에 연결하고 close로 file을 종료하면 됩니다.
가장 흔히 하는 작업은 하나의 행렬 혹은 데이터 프레임을 숫자들의 열이나 행에 label을 붙인 사각형의 격자(grid) 형태로 입력하는
것입니다. 이 작업은 write.table과 write 함수로 실행될 수 있습니다. 함수
write은 단순히 정해진 숫자의 열들로 하나의 행렬이나 벡터(그리고 전치 행렬(transpose) 까지도)를 표현할 수
있습니다. 함수 write.table은 더욱 사용하기 편리하며, 행과 열의 이름과 함께 데이터 프레임(혹은 데이터
프레임이라고 정의할 수 있는 하나의 객체)을 정의할 수 있습니다.
하나의 데이터 프레임을 하나의 text 파일로 정의하기 위해서는 많은 부분에서 고민해 볼 필요가 있습니다.
이러한 함수들에 의한 대부분의 실수/복소수 간 전환(conversion)은 가능한 모든 자릿수를 다 이용하지만(full
precision), write에 의한 그러한 결과는 options(digits)에 의해 현재 세팅 된
자릿수(digits option)에 의해 결정됩니다. 그 이상의 컨트롤은 데이터 프레임에 format)을 이용하여
열(column-by-column) 별로도 가능합니다.
같습니다.
dist climb time Greenmantle 2.5 650 16.083 ...
몇몇 다른 시스템들은 (입력하지 않아도 되긴 하지만) 행 이름을 입력하도록 하며, 이것은 인자가 col.names =
NA라고 지정되어 있을 때, write.table이 보여주는 결과와 같습니다. 엑셀이 그러한 시스템 중 하나입니다.
A common field separator to use in the file is a comma, as that is unlikely
to appear in any of the fields in English-speaking countries. Such files
are known as CSV (comma separated values) files, and wrapper function
write.csv provides appropriate defaults. In some locales the comma
is used as the decimal point (set this in write.table by dec =
",") and there CSV files use the semicolon as the field separator: use
write.csv2 for appropriate defaults. There is an IETF standard for
CSV files (which mandates commas and CRLF line endings, for which use
eol = "\r\n"), RFC4180 (see
https://tools.ietf.org/html/rfc4180), but what is more important in
practice is that the file is readable by the application it is targeted at.
따라서, 세미콜론을 사용하거나 탭(sep = "\t")을 사용하는 것이 가장 안전한 선택이 될 수 있습니다.
디폴트로 결측값들을 NA로 출력(output)되게 지정한다고 해도, 이것은 인수 na에 의해 달라질 수 있습니다. NaN는 write.table에서는 NA와 똑같이 취급되지만, cat이나 write에서는 그렇지 않다는 점을 주의해야 합니다.
문자열(string, 그것이 행 이름이던 열 이름이던)은 기본값으로 인용(quote)됩니다. 문자(character)와
요인(factor) 변수들이 인용된다면 인자 quote가 제어합니다. 예를 들어 Mondrian 같은 어떤
프로그램들은 인용된 문자열을 받아들이지 않고 기본값을 적용합니다.
만약에 문자열(strings)이 임베디드 인용문(embedded quotes)을 포함하고 있다면 특별히 더 조심해야 합니다. 유용한 세 가지 형태는 다음과 같습니다.
> df <- data.frame(a = I("a \" quote"))
> write.table(df)
"a"
"1" "a \" quote"
> write.table(df, qmethod = "double")
"a"
"1" "a "" quote"
> write.table(df, quote = FALSE, sep = ",")
a
1,a " quote
두번째 방법은 명령을 중단(escape)하기 위한 형태인데 주로 스프레드 시트 형태 에서 많이 사용됩니다.
Text files do not contain metadata on their encodings, so for
non-ASCII data the file needs to be targetted to the application
intended to read it. All of these functions can write to a
connection which allows an encoding to be specified for the file, and
write.table has a fileEncoding argument to make this easier.
The hard part is to know what file encoding to use. For use on Windows, it
is best to use what Windows calls ‘Unicode’3,
that is "UTF-16LE". Using UTF-8 is a good way to make portable files
that will not easily be confused with any other encoding, but even OS X
applications (where UTF-8 is the system encoding) may not recognize them,
and Windows applications are most unlikely to. Apparently Excel:mac 2004/8
expects .csv files in "macroman" encoding (the encoding used
in much earlier versions of Mac OS).
Function write.matrix in package MASS provides a
specialized interface for writing matrices, with the option of writing them
in blocks and thereby reducing memory usage.
It is possible to use sink to divert the standard R output to a
file, and thereby capture the output of (possibly implicit) print
statements. This is not usually the most efficient route, and the
options(width) setting may need to be increased.
Function write.foreign in package foreign uses
write.table to produce a text file and also writes a code file that
will read this text file into another statistical package. There is
currently support for export to SAS, SPSS and Stata.
text 파일들에서 데이터를 읽어 들일 때, 그 파일을 생성하는 데 사용한 규정(convention)들을 알고 표기하는 것은 사용자의 책임입니다. 예를 들어, 주석문자(comment character)나 헤더의 존재 여부, 값 구분자(the value separator), 결측치의 재표현 등은 Export to text files에 기술되어 있습니다. 데이터의 내용뿐 아니라 그 내용의 구조까지 기록하는 마크업 언어(markup language)는 하나의 파일이 그 안에서 완전히 설명 가능하도록(self-describing) 해주며, 그렇기 때문에 누군가가 데이터를 읽을 때 소프트웨어에 이러한 세부 사항들을 알려줄 필요가 없습니다.
확장형 마크업 언어(좀 더 일반적으로는 XML로 알려져 있는 eXtensible Markup Language)는 표준 형태의 데이터 세트뿐 아니라 좀 더 복잡한 형태의 데이터 구조까지도 표현이 가능합니다. XML은 점점 더 엄청난 인기를 얻고 있으며, 모든 형태의 데이터 마크업과 그 교환에 대한 하나의 기준이 되어가고 있습니다. XML은 서로 다른 커뮤니티들에서 지도, 그래픽, 수학식 등의 지리학적 데이터를 묘사하는데 사용되고 있습니다.
XML provides a way to specify the file’s encoding, e.g.
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
although it does not require it.
패키지 XML은 R에서 XML 문서를 읽고 쓸 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 팩키지 XML의 기능에 대한 설명서는 이 문서의 범위를 벗어나므로 세부적 사항들과 예제에 대하여는 웹페이지(http://www.omegahat.org/RSXML)를 참고하기 바랍니다. CRAN에서 패키지 StatDataML은 XML에서 구축된 하나의 사례입니다.: Plain text
주의: XML은 일반적으로 ’CRAN extras’ 저장소(리포지토리: repository)로부터 윈도우즈 운영체제에 바이너리 패키지 형태(윈도우즈에 기본값으로 선택되어 지게 되어있습니다)로 사용가능합니다.
Export to text files에서 우리는 행과 열 이름이 달려 있고 사각의 격자 형태로 표현된 다양한 스프레드 시트 형태의 text 파일 포맷을 확인할 수 있었습니다. 이번에는 이와 같은 형태의 파일들을 R로 읽어 들이는 방법을 다룹니다.
read.tableread.table은 사각형 격자 형태의 데이터를 읽기 위한 가장 편리한 방법입니다. 다양한 가능성 때문에,
read.table을 호출하는 다른 다양한 함수들이 존재하지만, 이러한 함수들은 단지 몇 개의 디폴트 지정만 달리한
것입니다.
주의할 점은 read.table은 대용량 수치 행렬을 읽기에는 비효율적인 방법이라는 점입니다. 보다 자세한 내용은 다음에 나올
scan을 참고하십시오.
몇 개의 중요한 사항은 다음과 같습니다.
만약 파일에 ASCII 형태가 아닌 문자 변수들이 포함되어 있다면, 그것이 제대로 부호화 되어 읽어졌는지 반드시 확인해야 합니다. 이것은 주로 UTF-8 locale에서 Latin-1 파일을 읽는 것과 관련된 문제인데, 이것은 아래와 같은 방법으로 해결할 수 있습니다.
read.table("file.dat", fileEncoding="latin1")
중요한 것은 그리스/러시아/중국/일본 … locales를 제외하고 Latin-1으로 표현된 모든 locale에 대해 이 방법을 사용할 수 있다는 점입니다.
우리는 여러분들에게 헤더를 분명하게 표기하라고 권하고 싶습니다. 전통적으로 헤더에는 행 이름 대신 열 이름들만 들어가 있었는데, 그래서 하나의 변수가 다른 것들에 비해 길이가 짧습니다(만약 R이 이것을 판단할 수 있으면, header = TRUE로 세팅 할 것입니다). 만약에, 어떤 파일이 행 이름에 대한(입력이 되지 않았을 수 있는) 헤더 변수를 포함한다면, 아래와 같은 방법으로 이 파일을 읽을 수 있습니다.
read.table("file.dat", header = TRUE, row.names = 1)
열 이름들은 col.names을 사용해서 따로 정의될 수 있으며, 따로 정의된 이름은 헤더(만약 존재한다면)에 대해
우선합니다.
보통은 파일을 보면 파일에 사용된 변수 구분자가 무엇인지 알 수 있지만, 공백으로 파일이 구분된 경우, 우리는 구분자로 어떤 종류의
공백이든(단순 여백, 탭, 혹은 새로운 행) 다 사용할 수 있는 디폴트 sep = 과 sep = ,
sep = "＼ " 중에서 하나를 구분자로 선택할 수 있습니다. 구분자의 선택이 인용된 문자열의 입력에 영향을 줄 수도
있다는 점을 주의해야 합니다.
만약 여러분이 여백을 포함하고 있는 탭을 구분자로 지정한(tab-delimited) 파일을 가지고 있다면, sep =
"＼ "을 사용해야만 합니다.
디폴트에 의해 문자형 문자열이 ‘"’ 또는 ‘'’에 의해 인용되면, 각각의 경우에 그 인용부호(quote)가 나타나기
전의 모든 문자들이 문자형 문자열의 한 덩어리로 간주됩니다. 유효한 인용부호 문자들의 조합(만약 인용부호 지정이 없다면)은
quote 인수(argument)로 통제할 수 있습니다. sep ="＼
"에 대해서, 디폴트는 quote = ""로 변경되어야 합니다.
아무런 구분자가 지정되지 않은 경우, C에서 그런 것처럼, 인용된 문자열 안에 든 인접한 바로 앞의 „＼‟에 의해 인용 작업이 중단될 수 있습니다.
특정 구분 문자가 지정된 경우에는 인용된 문자열 내에서 중복된 구분 문자에 의한 인용 작업의 중단이 발생할 수도 있습니다. 예를 들면,
'One string isn''t two',"one more"
can be read by
read.table("testfile", sep = ",")을 사용해야 합니다.
이렇게 하면 디폴트 구분자에 대해 작동하지 않습니다
파일 안에 든 결측값들을 표기하기 위해 문자열 NA를 사용하도록 디폴트가 지정되어 있지만, 결측값을 표현하기 위한 한 개
이상의 문자 벡터를 지정하는 na.strings에 의해 이 표현은 달라질 수 있습니다.
또한 수치화된 열들 중에서 비워진 열들도 결측치로 간주됩니다.
숫자로 된 열에서는 NaN과 Inf, -Inf이 채워진 것으로 인정됩니다.
스프레드 시트로부터 나온 파일이 줄줄 이어지는 빈 칸이 있는 열 들을 포함했거나 구분자가 빠져있는 경우는 매우 흔합니다. 이러한 파일을
읽기 위해서는 fill = TRUE 옵션을 사용합니다.
구분자가 지정되어 있는 경우에는, 문자열들 앞에 연속된 여백이 그 열의 일부로 인식됩니다. 그 여백을 제거하기 위해서는,
strip.white = TRUE 옵션을 사용합니다.
기본적으로 read.table는 빈 행들을 무시합니다. 이것은 blank.lines.skip = FALSE
세팅으로 바꿀 수 있는데, 이 옵션은 fill = TRUE와 함께 사용될 때만 작동합니다. 이것은 일반적으로 비어 있는
행들이 결측된 개체들을 나타내는데 사용되기 때문입니다.
특별한 조치를 따로 하지 않는다면, read.table은 모든 열을 문자 벡터로 읽은 후 데이터 프레임 내에 포함된 각각의
변수들에 적당한 클래스(class)를 선택하려 합니다. 어떤 입력 값이 결측치가 아니고 특별히 해당 class로 전환 될 수 없다면, 이
문장은 차례로 logical, integer, numeric 그리고 complex로 움직여가며 class 할당을 시도합니다.1 만약
이러한 시도가 모두 실패하면, 그 변수는 factor 변수로 변환됩니다.
인자(argument) colClasses와 as.is는 더 많은 것을 통제할 수 있게
합니다. as.is = TRUE로 설정하는 것은 문자열들이 factor로 전환되는 일이 없도록 합니다(주로 이 용도로만
쓰입니다). colClasses를 사용하는 것은 원하는 클래스(class)가 입력할 때 각각의 열에 할당하도록
합니다. 그리고 이러한 방법은 보다 빠르고 메모리를 적게 차지합니다.
중요한 것은 colClasses와 as.is이 각각의 변수가 아니라, 각각의 열에 대해
기술한다는 것입니다. 그래서 이들은 행 이름들이 포함된 열도 (만약 그런 열이 있다면) 포함합니다.
read.table은 기본값으로 ‘#’을 주석 문자로 사용하고 있습니다. 만약, 이 문자가 나타난다면 (인용되고
있는 부분에서 나타난 것이 아니라면) 그 줄의 나머지 부분은 무시됩니다. 즉, 오직 여백(white space)과 주석을 포함한 줄들
만이 공백(blank line)으로 처리됩니다.
만약 데이터 파일 안에 주석이 없는 것이 확실하다면, comment.char = 을 사용하는 편이 더 안전할 것입니다(어쩌면
처리도 더 빠를 것입니다.)
많은 OS들은 관습적으로 text 파일에서 역슬래쉬(＼)를 마침(또는 종료: escape) 문자로 사용하고 있지만, Windows에서는 그렇지 않습니다(역슬래쉬(＼)를 경로 이름을 표시하는 데 사용하고 있습니다). R에서 이 문제는 데이터 파일에 적용하는데 있어 관습을 따를 것인지 아닌지의 선택의 문제입니다.
read.table과 scan 모두 allowEscapes라는 논리 인자(logical
argument)를 사용합니다. false가 기본값으로 설정되어 있으며, 그래서 (앞서 설명한 환경에서는) 역슬래쉬(\)들은 오직
마침(또는 종료: escaping)으로 해석됩니다. 만약 이것이 true로 설정되어 있다면, C-스타일 \a, \b, \f,
\n, \r, \t, \v와 \040 및 \0x2A와 같이 표현된 8진수나 16진수 통제 문자가 종료로
인식됩니다. 역슬래쉬를 포함한 어떤 다른 종료 문자도 그것과 같이 다루어 집니다. \uxxxx와 같은 유니코드
종료문자(Unicode escapes)는 인식되지 않는 점에 유의하십시오.
이것은 다음의 예와 같이 fileEncoding 인자로 설정할 수 있습니다.
fileEncoding = "UCS-2LE" # Windows 'Unicode' files fileEncoding = "UTF-8"
여러분이 (올바로) 파일의 인코딩을 알고 있다면 이것은 거의 항상 작동합니다. 그러나 우리는 한 가지 예외를 알고 있는데 그것은 BOM
있는 UTF-8 파일입니다. 어떤 사람들은 UTF-8 파일이 BOM을 가지면 안된다고 주장하지만 (명백하게 엑셀:mac은 포함하는) 어떤
소프트웨어는 그것을 사용하고 많은 유닉스 계열의 OS들은 그것을 허용하지 않습니다. 그래서 다음과 같은 file 보고를
하는 파일을 보게 됩니다.
intro.dat: UTF-8 Unicode (with BOM) text
이것은 윈도우즈에서 다음과 같이 읽힐 수 있습니다.
read.table("intro.dat", fileEncoding = "UTF-8")
그러나 유닉스 계열의 UTF-8 locale은 다음이 필요할 것입니다.
read.table("intro.dat", fileEncoding = "UTF-8-BOM")
(This would most likely work without specifying an encoding in a UTF-8 locale.)
이러한 (실제의) 사례에 따른 또 다른 문제는 file-5.03은 BOM을 보고하는 반면에 MAC OS
10.5(레오파드) 에서 file-4.17는 그렇지 않다는 점입니다.
편리한 함수인 read.csv와 read.table은 영어권에서 스프레드시트로부터 추출된 CSV와 탭으로 구분된
파일들에 적절한 read.table의 인자(arguments)를 제공합니다. read.csv2 와
read.delim2와 같은 변형은 구분자로 콤마(,)를 사용하거나 (read.csv2의 경우) 세미콜론이
스프레트시트의 필드구분자로 사용되는 지역에 적절합니다.
read.table에 옵션을 부적절하게 지정하면, 보통 다음과 같은 형태의 에러 메시지가 나타납니다.
Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, :
line 1 did not have 5 elements
or
Error in read.table("files.dat", header = TRUE) :
more columns than column names
이 메세지가 무엇이 문제인지 충분한 정보를 제공하지 못한다면 보조적으로 count.fields가 문제를 보다 더 자세하게
찾아내는데 유용하게 사용될 수 있습니다.
효율성은 큰 데이터 그리드(grid)를 읽는데 중요합니다. 각 열에 대하여 (논리, 정수, 분수, 복소수, 문자 또는 미가공 된)
atomic 벡터 유형들 중 하나인 colClasses인 comment.char = 를 특정하고 읽어야 할 행의
수인 nrows를 (다소 과대 추정하는 것이 특정하지 않는 것보다 더 좋습니다) 부여하는 것이 도움이 될 것입니다. 아래의
예제들을 참조하십시오.
종종 데이터 파일은 필드 구분자가 없이 사전에 정해진 열에 필드를 가집니다. 이것은 천공카드가 사용되던 때에 매우 일반적이었고 파일 공간을 절약하는데 여전히 종종 쓰입니다.
함수 read.fwf는 필드 넓이의 벡터를 특정지음으로써, 그러한 파일들을 읽는데 단순한 방법을
제공합니다. read.fwf 함수는 파일의 전체 줄을 메모리로 읽고, 결과 문자열을 분할하고, 탭으로 분리된 임시 파일을
작성하여 read.table을 호출(call)합니다. 이것은 작은 파일에 적당하지만 어떤 더 복잡한 것에 대해서는 파일
전처리를 위해 perl과 같은 언어의 도구를 사용하는 것을 권장합니다.
함수 read.fortran은 포트란(Fortran) 유형의 열을 지정함으로써 고정된 포맷 파일에 대해 유사한 함수입니다.
스프레드시트와 같은 데이터에 때때로 사용되는 오래된 방식은 DIF(Data Interchange Format)입니다.
Function read.DIF provides a simple way to read such files. It takes
arguments similar to read.table for assigning types to each of the
columns.
On Windows, spreadsheet programs often store spreadsheet data copied to the
clipboard in this format; read.DIF("clipboard") can read it from
there directly. It is slightly more robust than
read.table("clipboard") in handling spreadsheets with empty cells.
scan directlyread.table 와 read.fwf 둘은 파일을 읽는데 scan 을 이용하고
scan 의 결과를 처리합니다. 그것들은 매우 편리하지만 종종 scan 을 직접 사용하는 것이 더 낳을 때도
있습니다.
함수 scan 은 많은 인수(argument)를 가지고 있고 그것들 중 대부분은 이미 read.table 에 속해있습니다. 가장 중요한
인수(argument)는 what 으로 이것은 어느 것이 파일로부터 읽혀질 변수의 모드(mode) 목록인지 특정하는 것입니다. 만약 이
목록에 이름이 붙여져 있으면, 그 이름은 반환되는 목록의 성분을 위해 사용됩니다. 모드(mode)는 수, 문자 또는 복소수가 될 수
있고, 보통 0, or 0i 와 같은 사례에 의해 특정됩니다. 예를 들면 아래와 같습니다.
cat("2 3 5 7", "11 13 17 19", file="ex.dat", sep="\n")
scan(file="ex.dat", what=list(x=0, y="", z=0), flush=TRUE)
이것은 세 가지 구성요소와 목록을 출력하고 파일의 네 번째 열을 버립니다
readLines 라는 함수는 원하는 모든 것이 앞으로의 작업진행을 위해 모든 라인(line)을 읽는 것이라면 보다 편리할
것입니다.
scan 의 일반적인 용법 중 하나는 큰 행렬의 데이터를 읽는 것입니다.행과 열이 각각 200 과 2000 인 행렬 데이터
matrix.dat 이 있다고 가정하고 이것을 읽어 들이는데 다음과 같이 하면
A <- matrix(scan("matrix.dat", n = 200*2000), 200, 2000, byrow = TRUE)
유닉스 체제에서는 1 초 이하(같은 컴퓨터에서 윈도우 체제를 사용하면 3 초 이하)의 시간 밖에 걸리지 않습니다.
A <- as.matrix(read.table("matrix.dat"))
took 10 seconds (and more memory), and
A <- as.matrix(read.table("matrix.dat", header = FALSE, nrows = 200,
comment.char = "", colClasses = "numeric"))
반면, 아래와 같이 하면 더 많은 메모리와 시간(10 초)이 걸리고 마지막 세 번째 방법으로 하면 7 초가 걸립니다.이 같은 차이는 거의
모두 2000 개의 분리된 짧은 열 전체 때문입니다. 그것들의 길이가 200 이면, scan 은 9 초가 걸리는 반면
read.table 은 특별히 colClasses 를 사용하여 효율적으로 사용한 경우 18 초, 특별한 처리
없이 그냥 사용할 경우 125 초가 소요됩니다.
결국 소요되는 시간은 읽기 유형과 데이터에 따라서 달라질 수 있음에 주의하십시오. 백만개의 별개의 정수를 읽는 것을 가정하여 보면 다음과 같습니다.
writeLines(as.character((1+1e6):2e6), "ints.dat")
xi <- scan("ints.dat", what=integer(0), n=1e6) # 0.77s
xn <- scan("ints.dat", what=numeric(0), n=1e6) # 0.93s
xc <- scan("ints.dat", what=character(0), n=1e6) # 0.85s
xf <- as.factor(xc) # 2.2s
DF <- read.table("ints.dat") # 4.5s
그리고 백만개의 작은 코드 집합의 예는 다음과 같습니다.
code <- c("LMH", "SJC", "CHCH", "SPC", "SOM")
writeLines(sample(code, 1e6, replace=TRUE), "code.dat")
y <- scan("code.dat", what=character(0), n=1e6) # 0.44s
yf <- as.factor(y) # 0.21s
DF <- read.table("code.dat") # 4.9s
DF <- read.table("code.dat", nrows=1e6) # 3.6s
이러한 소요시간은 운영체제(기본적인 읽기 기능도 윈도우 운영체제에서는 유닉스 운영체제보다 최소한 두 배의 시간이 소요됩니다)와 garbage collector(불필요한 정보를 정리하여 정리된 공간을 만드는 것)의 정확한 상태에 따라 영향을 매우 많이 받습니다.
때때로 스프레드시트 형태의 데이터는 목적에 따른 모든 관측치들에 의해 그 각각의 목적에 따른 공변량을 부여하는 단순한 포맷으로 되어 있습니다. R 의 모델링 함수들은 하나의 열에 있는 관측치를 필요로 합니다. 다음과 같은 반복적으로 측정한 뇌 MRI 측정값으로부터 얻은 표본 데이터를 고려해 보십시오.
Status Age V1 V2 V3 V4
P 23646 45190 50333 55166 56271
CC 26174 35535 38227 37911 41184
CC 27723 25691 25712 26144 26398
CC 27193 30949 29693 29754 30772
CC 24370 50542 51966 54341 54273
CC 28359 58591 58803 59435 61292
CC 25136 45801 45389 47197 47126
여기엔 두 개의 공변량이 있고 각각의 목적에 네 개의 관측치가 추가되어 있습니다. 이 데이터는 mr.csv 과 같은 엑셀파일로부터 읽어 들인 것입니다.
다음과 같이 stack 을 이용하면 데이터를 단순한 형태의 출력결과를 보일 수 있도록 하는데 도움이 됩니다.
zz <- read.csv("mr.csv", strip.white = TRUE)
zzz <- cbind(zz[gl(nrow(zz), 1, 4*nrow(zz)), 1:2], stack(zz[, 3:6]))
이의 출력형태는 아래와 같습니다.
Status Age values ind X1 P 23646 45190 V1 X2 CC 26174 35535 V1 X3 CC 27723 25691 V1 X4 CC 27193 30949 V1 X5 CC 24370 50542 V1 X6 CC 28359 58591 V1 X7 CC 25136 45801 V1 X11 P 23646 50333 V2 ...
함수 unstack 는 반대 방향으로 작동하는데 데이터 내보내기에 유용합니다. 이러한 작업을 하는
다른 방법은 아래와 같이 함수 reshape 를 사용하는 것입니다.
> reshape(zz, idvar="id",timevar="var",
varying=list(c("V1","V2","V3","V4")),direction="long")
Status Age var V1 id
1.1 P 23646 1 45190 1
2.1 CC 26174 1 35535 2
3.1 CC 27723 1 25691 3
4.1 CC 27193 1 30949 4
5.1 CC 24370 1 50542 5
6.1 CC 28359 1 58591 6
7.1 CC 25136 1 45801 7
1.2 P 23646 2 50333 1
2.2 CC 26174 2 38227 2
...
reshape 는 stack 보다 더 복잡한 구문을 사용해야 하지만 사례에서의 한 열보다 더 긴 형태를 가지는
데이터를 다루는 데 사용될 수 있습니다. direction=”wide”과 함께 reshape 또한 반대 방향으로
데이터를 전환하는 기능을 수행할 수 있습니다.
몇몇 사람들은 reshape, reshape2, 그리고 plyr 패키지 안의 툴을 선호합니다.
다차원의 수렴된 표를 표현하기 위해서 배열의 형태는 오히려 불편합니다. 범주형 데이터 분석의 경우 그러한 정보는 종종 셀의 수에 따라
factor 의 수준 조합을 특정하여 첫번째 열과 행과 함께 확장된 이차원 배열로 표현합니다. 행은 위에서부터 아래로 읽고 열은 왼쪽에서
오른쪽으로 읽는 명백한 관습처럼 이러한 행과 열들은 라벨이 단지 그것이 변할 때만 표시된다는 의미에서 구식입니다(ragged).
R 에서 그러한 평벙한 형태의 수렴된 표는 ftable 를 이용하여 생성할 수 있으며 그것은 적절한 출력 방법과 함께
“ftable” 클래스 대상을 생성합니다.
UCBAdmissions 이라는 R 의 표준적인 데이터 셋을 예로 하나 들어보면, 입학허가와 성별로 구분된 1973 년
가장 큰 여섯 부문에 대한 UC Berkeley 대학원에 지원한 지원자들을 분류한 결과를 담고 있는 3 차원의 수렴된 표를 고려해 볼 수
있습니다.
> data(UCBAdmissions)
> ftable(UCBAdmissions)
Dept A B C D E F
Admit Gender
Admitted Male 512 353 120 138 53 22
Female 89 17 202 131 94 24
Rejected Male 313 207 205 279 138 351
Female 19 8 391 244 299 317
출력된 모양은 명백히 3 차원 배열로 나타내어진 데이터보다 더 유용합니다.
파일에 있는 평범한 표(flat-like contingency tables)를 읽기위한 read.ftable 이라는 함수도
있습니다.
이 함수는 행과 열이 담고있는 변수명과 값을 표현하는데 있어 표가 담고있는 다양한 정보를 정확하게 다루는데 사용되는 추가적인
인수(argument)도 추가적으로 가지고 있습니다. read.ftable 을 위한 도움말은 다수의 유용한 예들을 가지고
있습니다. flat.table 은 as.table 을 사용하여 배열형태(array form)에서 standard
contingency table 로 전환할 수 있습니다.
flat.table 은 그것의 행(또는 열)의 "ragged" display 로 특징지어집니다. 만약 행 변수값의 모든
격자(full grid)가 주어진다면 어떤 사람은 데이터를 읽기 위해 read.table 을 대신 사용하고
xtabs 를 사용하여 이것으로부터 contingency table 을 생성하여야 합니다.
이 장에서는 다른 통계시스템에 의해 작성된 바이너리 데이터 파일을 읽는데 따르는 문제에 대하여 설명합니다.이것은 대부분의 경우 문제를 피하는 가장 좋은 방법이지만 기본 시스템이 지원하지 않을 경우 해결되지 않을 수도 있습니다.
In all cases the facilities described were written for data files from specific versions of the other system (often in the early 2000s), and have not necessarily been updated for the most recent versions of the other system.
추천할만한 다른 외부의 패키지foreign는 이런 통계시스템에 의해 마들어진 파일을 불러오거나 내보내는 기능을
제공합니다. 몇몇의 경우 이러한 함수는 read.table 이 필요로 하는 것에 비해 실질적으로 적은 메모리를 필요로 할
것입니다. write.foreign 은 현재 SPSS 와 STATA 로 내보내기 기능을 제공합니다.
EpiInfo version 5 와 6 은 자체적으로 고정된 길이의 텍스트 포맷으로 데이터를
저장했습니다. read.epiinfo 는 .REC 류의 파일을 R 데이터 프레임으로 읽어들일
것입니다. EpiData 또한 이러한 포맷의 데이터를 생성합니다.
함수 read.mtp 는 Minitab Portable Worksheet 를 불러오기 합니다. 이것은 R list 처럼
워크시트의 구상요소를 반환합니다.
함수 read.xport 는 SAS Transport (XPORT) 포맷의 파일을 읽고 데이터 프레임 목록(a list of
data frame)을 반환합니다. 만약 SAS 가 당신의 컴퓨터에서 사용가능하다면, 함수 read.ssd 가
변환포맷에서(in Transport format) SAS 영구 데이터셋(’.ssd’ 또는
’.sas7bdat’)으로 저장되어 있는 SAS 스크립트를 생성하고 실행하는데 사용될 수 있습니다.그러고 난 후 결과 파일을
읽기위해 read.xport 를 호출할 수 있습니다. (패키지 Hmisc 는 유사한 함수인
sas.get 을 가지고 있으며 SAS 를 실행합니다.) SAS 접속없이 윈도우즈에서 실행하는 경우 무료로 구할 수 있는
SAS System Viewer 는 SAS 데이터셋을 열고 그것을 ’.csv’와 같은 포맷으로 내보내기하는데 사용할 수
있습니다.
함수 read.Sv 는 S-PLUS 3.x, 4.x 또는 Unix 나 Windows 2000 (32-bit)에 의해 생성된
바이너리 object 들을 읽을 수 있고 그것들을 다른 OS 에서도 읽을 수 있습니다. 이것은 많이 읽을 수 있는데다 모두 S
object 일 필요도 없습니다. 특히 그것은 벡터, 행렬 그리고 테이터 프레임과 그것들을 담고있는 list 들도 읽을 수 있습니다.
함수 data.restore 는 (Alpha 플랫폼에서 dump 된 것을 제외하면 또한 읽을 수 있습니다)
(data.dump 에 의해 생성된) S-PLUS 데이터 덤프 (dara dump) 같은 제약하에 읽어 들입니다. 그것은 S-PLUS
5.x 과 그 이후의 버전에서 data.dump(oldStyle=T)로 생성된 데이터 덤프를 읽도록 될 것입니다.
만약 당신이 S-PLUS 에 접근할 수 있다면, S-PLUS 에서 object(들)과 R 에서 생성된 덤프파일
소스(source)를 덤프(dump)하는 것이 보통의 경우 보다 더 신뢰할만 합니다. S-PLUS 5.x 와
6.x 의 경우 당신은 아마도 dump(..., oldStyle=T)를 사용할 필요가 생길 것이고 매우 큰 object 를
읽으면 소스함수(source function)의 사용보다 배치 스크립트(batch script)로서 덤프파일을 사용하는 것을
선호한할 수 있습니다.
함수 read.spss 는 SPSS 에서 ’저장하기(save)’와 ’내보내기(export)’ 명령문에 의해
생성된 파일을 읽을 수 있습니다. 그리고 저장된 데이터셋의 각 변수에 따른 하나의 구성요소와 함께 그 목록(list)를
반환합니다. SPSS 의 변수명(value label)변수들은 선택적으로 R 요소(R factor)로 변환됩니다.
SPSS Data Entry 는 데이터 엔트리 형태(entry forms)를 생성하는 어플리케이션의
하나입니다. 디폴트로 read.spss 는 다룰 수 없지만 원래의 SPSS 포맷의 데이터를 추가적 포맷
정보를 담아 생성할 수 있습니다.
Some third-party applications claim to produce data ‘in SPSS format’ but
with differences in the formats: read.spss may or may not be able to
handle these.
Stata ’.dta’파일은 바이너리 포맷의 파일 중 하나입니다. Stata 의 버전 5, 6, 7/SE 그리고 8 의
파일은 함수 read.dta 와 write.dta 에 의해 읽고 쓸 수 이씁니다. Stata 변수는 변수명과
함께 R 요소 (R factor)로 변환시키거나 R 요소 (R factor)로부터 변환될 수 있습니다.
read.systat 는 (Windows 와 같은) little-endian machines 에 쓰여진 장방형의 데이터 파일
(mtype=1)인 Systat SAVE 파일을 읽습니다. 이것들은 ’.sys’ 또는 (보다
최근에는) ’.syd’의 확장자를 가지고 있습니다
Octave 는 수치선형대수시스템(numerical linear algebra
system)입니다. 외부패키지foreign 내의 함수 read.octave 는 Octave 명령어인
save-ascii 를 이용하여 생성된 Octave 텍스트 데이터 포맷의 파일을 읽을 수 있습니다. 이 함수는 일반적인
형태의 대부분의 변수, 표준 atomic(실수, 복소수, 행렬, 그리고 N 차원의 배열(array), 끈(string),
범위(range) 및 boolean 수와 행렬)과 가역적인 것들(structs, cells, 그리고 목록(lists))을 다룰 수
있습니다.
R 이 잘 다룰 수 있는 데이터 형태에는 제한이 있습니다. R 에 의해 조작된 모든 데이터는 메모리 상에 존재하고 데이터의 여러 복제본이 함수를 실행하는 동안 생성될 수 있기 때문에 R 은 아주 큰 테이터셋에는 적합하지 않습니다. 크기가 몇 백 메가바이트 이상인 데이터 object 는 R 구동시 메모리 용량초과문제를 야기할 수 있습니다.
R 은 데이터 동시접속이 쉽게 지원되지 않습니다. 즉 한 명 이상의 사용자가 동시에 동일한 데이터에 접속하거나 업데이트 하면 한 사용자가 만든 변화가 다른 사용자에게 보이지 않을 수 있습니다.
R 은 영구데이터를 지원하므로 한 세션에서 데이터 object 나 전체 워크시트를 저장할 수 있고 이어지는 세션에 담을 수 있습니다. 그러나 저장된 데이터 포맷은 R 에 특유한 것으로서 다른 시스템에 의해 쉽게 조작되지 않습니다.
데이터관리시스템(DBMSs)와 특히 관련 DBMSs(RDBMSs)는 위의 모든 것들을 잘 처리할 수 있도록 고안되었습니다. 이것의 장점은 다음과 같습니다.
다차원의 contingency 표를 만들어 내기 위해서 DBMS 가 쓰일 수도 있는 통계적 어플리케이션 부류들은 데이터의 10%를 교차표를 만들기 위해서 표본으로 추출할 수도 있습니다. 그리고 분리된 분석에 사용할 데이터를 데이터베이스에서 그룹별로 추출할 것입니다.
Increasingly OSes are themselves making use of DBMSs for these reasons, so it is nowadays likely that one will be already installed on your (non-Windows) OS. Akonadi is used by KDE4 to store personal information. Several OS X applications, including Mail and Address Book, use SQLite.
Traditionally there had been large (and expensive) commercial RDBMSs (Informix; Oracle; Sybase; IBM’s DB2; Microsoft SQL Server on Windows) and academic and small-system databases (such as MySQL4, PostgreSQL, Microsoft Access, …), the former marked out by much greater emphasis on data security features. The line is blurring, with MySQL and PostgreSQL having more and more high-end features, and free ‘express’ versions being made available for the commercial DBMSs.
There are other commonly used data sources, including spreadsheets, non-relational databases and even text files (possibly compressed). Open Database Connectivity (ODBC) is a standard to use all of these data sources. It originated on Windows (see https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms710252%28v=vs.85%29.aspx) but is also implemented on Linux/Unix/OS X.
데이터베이스는 같은 machine 또는 (보다 자주) 원격적으로 같이 존재할 수 있습니다. 여러 DBMSs 를 지원하는 SQL(Structured Query Language, 종종 ’sequel’이라 불리기도 합니다; Bowman et al. 1996 과 Kline 과 Kline 2001 을 참고하십시오) 인터페이스 언어에 대한 ISO 표준이 있습니다(실제로는 SQL92 는 ISO/IEC 9075 또는 ANSI X3.135-1992 라고 알려져 있고 SQL99 가 곧 사용될 것입니다).
보다 포괄적인 R 인터페이스들은 일상적인 운용 뒤의 SQL 을 생성하지만 SQL 의 직접적인 사용이 복잡한 운용에 있어 필요합니다. 전통적으로 SQL 은 대문자로 쓰여졌지만 많은 이용자들이 R 인터페이스 함수에서 소문자로 쓰는 것이 더 편리함을 느낄 것입니다.
관련된 DBMS 는 그것들이 하나의 실체에 대한 관측치를 담고 있는 열들 또는 필드의 한 종류(수치, 문자, 날짜, 등)과 행 또는 레코드로 만들어진 점에서 데이터를 R 데이터 프레임과 비슷한 표들(또는 관계들)의 데이터베이스 처럼 저장합니다.
SQL 쿼리(query)는 관련 데이터베이스에서 아주 일반적으로 운용되는 것입니다. 전통적인 쿼리는 다음과 같은 유형의 SELECT 구문입니다.
SELECT State, Murder FROM USArrests WHERE Rape > 30 ORDER BY Murder SELECT t.sch, c.meanses, t.sex, t.achieve FROM student as t, school as c WHERE t.sch = c.id SELECT sex, COUNT(*) FROM student GROUP BY sex SELECT sch, AVG(sestat) FROM student GROUP BY sch LIMIT 10
이들 중 첫번째는 데이터베이스 표에 교차로 복사된 R 데이터 프레임 USArrest 로부터 두 열을 선택합니다. 그리고
세 번째 열에서 결과가 정렬되도록 합니다. 두 번째는 학생과 학교의 두 표를 네 번째 열에 반환하도록
데이터베이스 결합 기능을 수행합니다. 세 번째와 네 번째 쿼리는 교차표를 작성하고 회수와 평균을 반환합니다(다섯 개 총
함수는 COUNT(*)와 SUM, MAX, MAX, MIN 그리고 AVG 이고 각 함수는 하나의 컬럼씩에 적용됩니다).
SELECT 쿼리는 표를 선택하는데 FROM 을, 포함(또는 AND 또는 OR 로 구분된 하나 이상의 조건)에 대한 조건을 특정하기 위해서 WHERE 를, 그리고 결과를 정렬하기 위해 ORDER BY 를 사용합니다. 데이터 프레임과는 다르게 RDBMS 표에서 행들은 마치 ORDER BY 명령어 없이 순서가 정해져 있지 않은 경우들에 가장 최선의 방법입니다. 여러분은 콤마(,)로 구분하여 하나 이상의 열을 정렬(사전편찬식의 순서로)할 수 있습니다.
SELECT DISTINCT 쿼리는 선택된 표에서 각각 구분된 행의 하나의 사본을 반환합니다.
GROUP BY 구문은 기준에 따라 행들의 하위 그룹을 선택합니다. 하나 이상의 열이 콤마(,)에 의해 구분되어 특정되면 다중교차분류(multi-way cross classifications)가 다섯개의 결합함수 중 하나에 의해 요약될 수 있습니다.HAVING 구문은 결합된 값에 따라 포함/제외 그룹을 선택학게 할 수 있습니다.
만약 SELECT 명령문이 유일한 순서를 생성하는 ORDER BY 문을 포함한다면, LIMIT 구문은 결과 행들의 연속된 묶음(a contiguous block of output rows)을 선택하여 추가할 수 있습니다. 이것은 일시에 묶음 단위의 열을 추출하는데 유용할 수 있습니다(어쩌면 순서가 유일하지 않는한 LIMIT 구문이 쿼리를 최적화하는 데 사용 가능한 것과 같이 신뢰할만 하지 않을 수도 있습니다).
CREATE TABLE 과 같이 표를 만들지만 보통은 이 인터페이스에서 데이터프레임을 데이터베이스에 복사하는 INSERT, DELETE 또는 UPDATE data 가 있습니다. 표는 쿼리 DROP TABLE 로 삭제될 수 있습니다.
Kline and Kline(2001)은 SQL 서버 2000, 오라클. MySQL 과 PostgreSQL 에서 SQL 도입에 대해 자세히 논하였습니다.
데이터는 다양한 형태로 데이터베이스에 저장될 수 있습니다. 데이터 형태의 범의는 DBMS 에 따라 결정되지만, (SQL 의 이름이 아니라) SQL 표준이 아래에 나열되어 있는 널리 도입되어 있는 것을 포함하여 많은 유형을 정의하고 있습니다.
float(p)Real number, with optional precision. Often called real or
double or double precision.
integer32-bit integer. Often called int.
smallint16-bit integer
character(n)fixed-length character string. Often called char.
character varying(n)variable-length character string. Often called varchar. Almost
always has a limit of 255 chars.
booleantrue or false. Sometimes called bool or bit.
datecalendar date
timetime of day
timestampdate and time
timezone 과 함께 time 과 timestamp 에는 많은 변형이 있습니다. 대용량의
텍스트와 바이너리 데이터 블럭을 위해 도입된 다른 많은 유형들이 각각 텍스트와 벌브(text and blob)의
형태로 있습니다.
더욱 포괄적인 R 인더페이스 패키지가 사용자로부터 형변환(the type conversion)을 숨겨져 있습니다.
R 도움말을 위해 DBMSs 와 연계된 CRAN 에 관한 여러 종류의 패키지가 사용할 수 있습니다. 이것들은 여러 수준의 추론(abstraction)을 제공합니다. 어떤 것은 데이터베이스로부터 그리고 데이터베이스로 전체 데이터로 복사하는 기능을 제공합니다. 모든 패키지들이 데이터베이스에서 SQL 쿼리를 통해 데이터를 선택하고 데이터 프레임이나 그 일부(보통은 행들의 집합으로 구성된)로써 결과를 출력하기 위한 함수를 가지고 있습니다.
All except RODBC are tied to one DBMS, but there has been a
proposal for a unified ‘front-end’ package DBI
(https://developer.r-project.org/db) in conjunction with a
‘back-end’, the most developed of which is RMySQL. Also on
CRAN are the back-ends ROracle, RPostgreSQL
and RSQLite (which works with the bundled DBMS SQLite,
https://www.sqlite.org), RJDBC (which uses Java and can
connect to any DBMS that has a JDBC driver) and RpgSQL (a
specialist interface to PostgreSQL built on top of RJDBC).
초기의 두 개 패키지 RmSQL 과 RPgSQL 은 현재 지원되지 않고 CRAN 상의 아카이브 영역에 있습니다.
BioConductor 프로젝트는 RdbPgSQL 로 CRAN 상에 업데이트 되어 있습니다. PL/R(http://www.joeconway.com/plr/)은 R 을 PostgreSQL 에 심기위한 프로젝트 입니다.
Package RMongo provides an R interface to a Java client for ‘MongoDB’ (https://en.wikipedia.org/wiki/MongoDB) databases, which are queried using JavaScript rather than SQL. Package rmongodb is another client using mongodb’s C driver.
Package RMySQL on CRAN provides an interface to the
MySQL database system (see https://www.mysql.com and Dubois, 2000) or
its fork MariaDB (see https://mariadb.org/). The description here
applies to versions 0.5-0 and later: earlier versions had a
substantially different interface. The current version requires the
DBI package, and this description will apply with minor changes to
all the other back-ends to DBI.
2001 년 1 월의 3.23.x 버전부터 GPL 하에서 공개된 MySQL 은 Unix/Linux 및 Windows 에 존재합니다. MySQL 은 ’가볍고 간결한’ 데이터 베이스 입니다(그것은 운용 중인 파일 시스템이 경우에 따라 민감한 이름의 경우를 유지하여 Windows 에서는 작동되지 않습니다). 패키지 RMySQL 은 Linux 와 Windows 모두에서 사용되고 있습니다.
dbDriver("MySQL")의 호출은 데이터베이스 연결 객체를 반환하고 dbConnect 의 호출은
데이터베이스 연결(이것은 범용적 함수인 dbDisconnect 를 호출함으로써 닫는)을 열게
합니다. ROracle, PostgreSQL, 또는 RSQLite 과 같은 각각의 DBMS 와
함께 dbDriver("Oracle"), dbDriver("PostgreSQL")
RPostgreSQL또는 dbDriver("SQLite")을 사용합니다.
SQL 쿼리들은 dbSendQuery 또는 dbGetQuery 에 의해 보내질 수
있습니다. dbGetQuery 는 쿼리를 보내고 그 결과를 데이터프레임 처럼 추출할 수
있습니다. dbSendQuery 는 쿼리를 내보내고 그 결과들을 추출하는데 종종 사용될 수 있는
"DBIResult"로부터 이어 받은 class 의 객체를 반환하고 그 결과를 삭제하기 위해
dbClearResult 를 호출하는데 사용됩니다.
함수 fetch 는 쿼리의 결과 중 일부분 또는 전체 행을 리스트로 추출하는데 사용됩니다. 모든 행이 fetch 되면
dbHasCompleted 와 dbGetRowCount 는 결과에서 행의 수를 나타내거나 반환합니다.
데이터베이스에서 표를 읽고, 쓰고, 검증하고 그리고 삭제하기 위한 편리한 인터페이스가 있습니다. dbReadTable 과
dbWriteTable 은 MySQL 표에 필드의 row_names을 위해 데이터프레임의 행이름을
하는
> library(RMySQL) # will load DBI as well
## open a connection to a MySQL database
> con <- dbConnect(dbDriver("MySQL"), dbname = "test")
## list the tables in the database
> dbListTables(con)
## load a data frame into the database, deleting any existing copy
> data(USArrests)
> dbWriteTable(con, "arrests", USArrests, overwrite = TRUE)
TRUE
> dbListTables(con)
[1] "arrests"
## get the whole table
> dbReadTable(con, "arrests")
Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama 13.2 236 58 21.2
Alaska 10.0 263 48 44.5
Arizona 8.1 294 80 31.0
Arkansas 8.8 190 50 19.5
...
## Select from the loaded table
> dbGetQuery(con, paste("select row_names, Murder from arrests",
"where Rape > 30 order by Murder"))
row_names Murder
1 Colorado 7.9
2 Arizona 8.1
3 California 9.0
4 Alaska 10.0
5 New Mexico 11.4
6 Michigan 12.1
7 Nevada 12.2
8 Florida 15.4
> dbRemoveTable(con, "arrests")
> dbDisconnect(con)
CRAN 상의 패키지 RODBC 는 특정한 ODBC 인터페이스를 지원하는 테이터베이스 원천을 위한 인터페이스를 제공합니다. 이것은 매우 광범위하게 적용되고 다른 데이터베이스 시스템에 접속하기 위한 동일한 R 코드를 허용합니다. RODBC 는 Unix/Linux 와 Windows 둘 모두에서 작동하고 거의 모든 시스템이 ODBC 를 위한 지원을 제공합니다. 이제껏 Windows 에서 마이크로소프트의 SQL Server, Access, MySQL 과 PostgreSQL 을 그리고 Linux 에서 MySQL, Oracle, PostgreSQL 과 SQLite 을 시험해 왔습니다.
ODBC 는 클라이언트-서버 시스템이어서 Windows 클라이언트에서 Unix 서버에 관해 작동하는 DBMS 에 행복하게 접속해 왔습니다.
Windows 에서 ODBC 지원은 평범하게 설치되었고 현재 버전은 MDAC 의 일부로서 http://www.microsoft.com/data/odbc/에서 사용 가능합니다. Unix 또는 Linux 상에서 여러분은 unixODBC(http://www.unixODBC.org) 또는 iOBDC (http://www.iODBC.org)와 같은 ODBC 드라이버 관리자(driver manager)와 여러분의 데이터베이스 시스템에 적함한 설치된 드라이버가 필요합니다
Windows provides drivers not just for DBMSs but also for Excel (.xls) spreadsheets, DBase (.dbf) files and even text files. (The named applications do not need to be installed. Which file formats are supported depends on the versions of the drivers.) There are versions for Excel and Access 2007/2010 (go to https://www.microsoft.com/en-us/download/default.aspx, and search for ‘Office ODBC’, which will lead to AccessDatabaseEngine.exe), the ‘2007 Office System Driver’ (the latter has a version for 64-bit Windows, and that will also read earlier versions).
On OS X the Actual Technologies (https://www.actualtech.com/product_access.php) drivers provide ODBC interfaces to Access databases (including Access 2007/2010) and to Excel spreadsheets (not including Excel 2007/2010).
동시에 많은 연결(connections)을 하는 것도 가능합니다. 연결은 데이터베이스가 대화상자를 통해 수집된 되도록 하는
Windows GUI 에 따라 odbcConnect 나 odbcDriverConnect 를 호출하여 열고 이후의
데이터베이스 접속을 위해 사용된 것(handle)을 반환합니다.
연결은 close 나 odbcClose 를 호출하거나 또한 (경고 메세지와 함께) R 객체가 아닌 것이 그것을
참조하거나 특정 R 세션의 마지막에 닫습니다.
Details of the tables on a connection can be found using sqlTables.
함수 sqlSave 는 데이터베이스에서 R 데이터프레임을 표로 복사하고 sqlFetch 는 데이터베이스 내의
표를 특정한 R 데이터프레임으로 복사합니다.
어떤 SQL 쿼리는 sqlQuery 를 호출하여 데이터베이스로 보내질 수 있습니다. 이것은 R
데이터프레임에서 결과를 반환합니다(sqlCopy 는 쿼리를 데이터베이스로 보내고 데이터베이스에서 표처럼 결과물을
저장합니다). 보다 좋은 수준의 통제는 최초에 odbcQuery 를 호출함으로써 달성되며
sqlGetResults 는 결과를 불러옵니다. 후자는 함수 sqlFetchMore 의 기능처럼 반복되는
과정에서 일시에 제한된 수의 행들을 추출하는데 사용될 수 있습니다.
여기에 ODBC 드라이버가 행과 데이터프레임명을 낮은 사례로 포착하는데 PostgreSQL 을 이용하는 사례가
있습니다. 우리는 이전에 생성한 testdb 라는 데이터베이스를 사용하고 DSN(데이터 소스명)을
unixODBC 에서 ’~/.odbc.ini’에 준비하였습니다. 정확히 동일한 코드가 Linux 나
Windows 에서 MySQL 데이터베이스에 접속하기 위해 MyODBC 를 사용하여 작동되었습니다(MySQL 은 또한 이름을 낮은
케이스로 파악합니다). Windows 에서 DSN 들은 관리자(the Control Panel)에서
ODBC 애플릿에 준비됩니다(2000/XP 에서 ’응용도구(Administrative Tools)’ 섹션에 ’Data
Sources(ODBC)’).
> library(RODBC)
## tell it to map names to l/case
> channel <- odbcConnect("testdb", uid="ripley", case="tolower")
## load a data frame into the database
> data(USArrests)
> sqlSave(channel, USArrests, rownames = "state", addPK = TRUE)
> rm(USArrests)
## list the tables in the database
> sqlTables(channel)
TABLE_QUALIFIER TABLE_OWNER TABLE_NAME TABLE_TYPE REMARKS
1 usarrests TABLE
## list it
> sqlFetch(channel, "USArrests", rownames = "state")
murder assault urbanpop rape
Alabama 13.2 236 58 21.2
Alaska 10.0 263 48 44.5
...
## an SQL query, originally on one line
> sqlQuery(channel, "select state, murder from USArrests
where rape > 30 order by murder")
state murder
1 Colorado 7.9
2 Arizona 8.1
3 California 9.0
4 Alaska 10.0
5 New Mexico 11.4
6 Michigan 12.1
7 Nevada 12.2
8 Florida 15.4
## remove the table
> sqlDrop(channel, "USArrests")
## close the connection
> odbcClose(channel)
Windows 에서 엑셀작업시트로 ODBC 를 사용하는 단순한 예로 우리는 작업시트에서 다음과 같이 읽을 수 있습니다.
> library(RODBC)
> channel <- odbcConnectExcel("bdr.xls")
## list the spreadsheets
> sqlTables(channel)
TABLE_CAT TABLE_SCHEM TABLE_NAME TABLE_TYPE REMARKS
1 C:\\bdr NA Sheet1$ SYSTEM TABLE NA
2 C:\\bdr NA Sheet2$ SYSTEM TABLE NA
3 C:\\bdr NA Sheet3$ SYSTEM TABLE NA
4 C:\\bdr NA Sheet1$Print_Area TABLE NA
## retrieve the contents of sheet 1, by either of
> sh1 <- sqlFetch(channel, "Sheet1")
> sh1 <- sqlQuery(channel, "select * from [Sheet1$]")
표를 특정하는 것과 sqlTables 에 의해 반환된 이름은 다르다는 것에 주의하십시오. sqlFetch 는 그
차이를 파악할 수 있습니다.
Binary connections(Chapter 6 Connections, Page ?)는 binary file 을 다루는데 현재 가장 선호되는 방법입니다.
Packages hdf5, h5r, Bioconductor’s rhdf5, RNetCDF, ncdf and ncdf4 on CRAN provide interfaces to NASA’s HDF5 (Hierarchical Data Format, see https://www.hdfgroup.org/HDF5/) and to UCAR’s netCDF data files (network Common Data Form, see http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/).
이 둘은 모두 데이터에 대한 개략적 설명(descriptions), 라벨(labels), 포맷(formats), 단위(units),… 등을 포함하는 과학적 데이터를 배열기준(array-oriented)의 방법으로 저장하는 시스템입니다. HDF5 는 또한 배열(arrays)을 그룹화하고, R interface 는 HDF5 그룹에 대한 리스트를 확인(map)하게 할 수 있으며, 숫자나 문자 벡터나 행렬을 사용할 수 있습니다
NetCDF’s version 4 format (confusingly, implemented in netCDF 4.1.1 and later, but not in 4.0.1) includes the use of various HDF5 formats. This is handled by package ncdf4 whereas RNetCDF and ncdf handle version 3 files.
The availability of software to support these formats is somewhat limited by platform, especially on Windows.
dBase was a DOS program written by Ashton-Tate and later owned by
Borland which has a binary flat-file format that became popular, with file
extension .dbf. It has been adopted for the ’Xbase’ family of
databases, covering dBase, Clipper, FoxPro and their Windows equivalents
Visual dBase, Visual Objects and Visual FoxPro (see
http://www.e-bachmann.dk/docs/xbase.htm). A dBase file contains a
header and then a series of fields and so is most similar to an R data
frame. The data itself is stored in text format, and can include character,
logical and numeric fields, and other types in later versions (see for
example
http://www.digitalpreservation.gov/formats/fdd/fdd000325.shtml and
http://www.clicketyclick.dk/databases/xbase/format/index.html).
read.dbf 와 write.dbf 함수(function)는 모든 R platform 에 기본적인 DBF
파일은 읽고 작성할 수 있는 방법을 제공합니다. RODBC package 내의
odbcConnectDbase 는 윈도우 이용자들에게 마이크로소프트가 제공하는 dBase 드라이버를 통해 DBF 파일을
읽는데 보다 포괄적인 도구들을 제공합니다(또한 Visual FoxPro 드라이버도 odbcDriverConnect 를 통해
사용가능 합니다).
A particular class of binary files are those representing images, and a not uncommon request is to read such a file into R as a matrix.
There are many formats for image files (most with lots of variants), and it
may be necessary to use external conversion software to first convert the
image into one of the formats for which a package currently provides an R
reader. A versatile example of such software is ImageMagick and its fork
GraphicsMagick. These provide command-line programs convert and
gm convert to convert images from one format to another: what
formats they can input is determined when they are compiled, and the
supported formats can be listed by e.g. convert -list format.
Package pixmap has a function read.pnm to read ‘portable
anymap’ images in PBM (black/white), PGM (grey) and PPM (RGB colour)
formats. These are also known as ‘netpbm’ formats.
Packages bmp, jpeg and png read the formats after which they are named. See also packages biOps and Momocs, and Bioconductor package EBImage.
TIFF is more a meta-format, a wrapper within which a very large variety of
image formats can be embedded. Packages rtiff (orphaned) and
tiff can read some of the sub-formats (depending on the external
libtiff software against which they are compiled). There some
facilities for specialized sub-formats, for example in Bioconductor package
beadarray.
Raster files are common in the geographical sciences, and package
rgdal provides an interface to GDAL which provides some facilities
of its own to read raster files and links to many others. Which formats it
supports is determined when GDAL is compiled: use gdalDrivers() to
see what these are for the build you are using. It can be useful for
uncommon formats such as JPEG 2000 (which is a different format from JPEG,
and not currently supported in the OS X nor Windows binary versions of
rgdal).
R 에서 사용되는 Connections 는 Chambers(1998)가 고안한 것으로, 파일과 같은 것들에 대한 유연한 interface 에 의해서 파일이름의 사용을 바꾸는 함수(function)들의 집합입니다.
가장 익숙한 유형의 connection 은 파일일 것입니다. 파일 connection 은 file 이라는
함수(function)에 의해 생성됩니다. 이러한 file connection 은 사용자의 OS 가 특정 파일의 사용을 지원한다면
text mode 나 binary mode 모두에서 읽기, 쓰기 또는 붙이기를 하는데 사용할 수 있습니다. 실제로 파일들은 읽기와 쓰기
둘 모두를 위해서 사용될 수 있으며, R 은 읽기와 쓰기를 위해 따로 분리된 파일 위치(file position)를 유지합니다.
주의할 점은 default 에서 connection 은 그것이 생성될 때 열리지 않는다는 것입니다. connection 이 사전에
열려있지 않으면 그 connection 을 사용하는 어떤 함수(function)는 그 connection 을 열어야만 하고, 그리고 만약
어떤 함수(function)가 connection 을 열어놓은 상태이면 그 함수(function)의 사용 후에 그 connection 을
닫아야만 하는 것입니다. 간단히 말하면, 당신이 만들어 놓은 상태 그대로 connection 을 유지하십시오. 일반적으로
connection 을 분명하게 열거나 닫는 방법으로 open 과 close 라는 함수(function)를
사용할 수 있습니다.
gzip 알고리즘을 통해 압축된 파일은 gzfile 함수(function)에 의해 생성된 connection
으로 사용될 수 있고, bzip2 알고리즘으로 압축된 파일은 bzfile 을 통해 사용될 수 있습니다.
Unix 프로그래머들은 종종 stdin, stdout 그리고 stderr 과 같은 특별한 파일들을
다루기도 합니다. 이러한 파일들은 R 에서 terminal connections 로 존재합니다. 이것들은 일반적인
파일들 이겠지만, GUI console 에서 입 • 출력하는 데 사용될 수도 있습니다(the standard R interface
에 의해서도 stdin 은 특정 파일이라기 보다는 readline 에 의해 line 을 삽입하는데 사용됩니다).
세 개의 terminal connection 은 항상 열려있으며, 따로 열거나 닫을 수 없습니다. stdout 와
stderr 은 각각 전통적으로 일반적인 출력결과 및 에러 메시지에 각각 사용되어 왔습니다. 이것들은 일반적으로 같은 장소에
저장되지만, 일반적인 출력결과는 sink 를 이용하여 다른 디렉터리에 저장할 수 있습니다. 에러 메시지도
sink, type=”message”의 방법으로 다른 디렉터리를 지정하지 않는 한 stderr 에 저장됩니다. 여기서 사용된
말의 의미에 주의하십시오. connection 은 디렉터리를 다른 곳으로 지정할 수 없지만, 출력결과는 다른 connection 에
저장될 수 있습니다.
text connections 은 입력을 할 수 있는 또 다른 방법으로 사용됩니다. text connection
들은 마치 text 파일에서 line 들이 읽히는 것처럼 R 문자 벡터가 읽히도록 해 줍니다. text connection 은
textConnection 을 호출(call)해서 생성되고 열립니다. 그리고 text connection 은 생성과 동시에
문자 벡터의 현재 내용을 내부버퍼(internal buffer)에 복사합니다.text connection 은 R 의 출력결과를 문자
벡터로 인식하는 데에도 사용될 수 있습니다.
textConnection 은 사용자의 작업공간(user‟s workspace)에서 새로운 문자 object 를 생성하거나
현재 존재하고 있는 것에 추가하는 두 가지 경우 모두에 사용될 수 있습니다. 이 connection 은
textConnection 의 호출(call)에 의하여 열리고, connection 에 있는 완전한 행
출력결과(complete lines output)는 항상 R object 에서 사용가능 합니다. 이 connection 을 닫는
것은 남아있는 어떤 출력결과를 문자벡터의 마지막 요소로 기록합니다
Pipes 는 다른 과정(another process)과 연결시켜주는 특별한 형태의 파일 중의 하나이며, pipe
connection 은 pipe 함수에 의해 생성됩니다. 쓰기(writing)를 위한 pipe connection 의
개시(opening)는 어떤 OS 명령을 실행(pipe 에 추가하는 것은 아닙니다)하고, 그것의 표준적 입력을 모든 R 이라도 그
connection 에 쓰는 것과 연결시켜 줍니다. 반대로 말하면, 입력을 위한 pipe connection 의 개시는 어떤 OS 명령을
실행하고 그것의 표준 출력결과를 그 connection 으로부터 R 의 입력으로 사용할 수 있게 합니다
URLs of types ‘http://’, ‘ftp://’ and ‘file://’ can
be read from using the function url. For convenience, file
will also accept these as the file specification and call url. On
most platforms ‘https://’ are also accepted.
Socket 은 Berkeley 와 같은 socket 을 지원하는 platform(대부분 Unix, Linux 그리고 Windows)에서
socketConnection 함수를 통해 connection 들처럼 사용될 수 있습니다. Socket 은 client 와
server socket 들이 사용될 수 있으며 이들 client 와 server socket 에 쓰거나 이들로부터 읽어 들일 수
있습니다.
지금까지 파일에 쓰기(writing)의 방법으로 함수 cat, write, write.table
그리고 sink, 파일에 붙여넣기(appending)의 방법으로 인수(argument) append=TRUE 에
대하여 설명하였습니다. 이것은 R 1.2.0 이전 버전에서 작동합니다.
현재의 방법도 동일하지만, 실제로 일어나는 것은 file 인수(argument)가 문자열(a character
string)일 때, 파일 connection 이 열리고 함수의 호출이 끝날 때 다시 닫힙니다. 만약 우리가 반복적으로 같은 파일을 쓰고
싶다면, 그 connection 을 명백히 선언(declare)하여 열고 각 output 함수를 호출하는 connection object
를 건너뛰는 방법이 효율적입니다. 이것은 또 pipe 에 쓰는 것을 가능하게 합니다. 지금도 여전히 가능하지만 이것은 전에는 syntax
file="| cmd"를 이용한 제한된 방법으로만 사용할 수 있었습니다.
어떤 connection 에 완전한 텍스트 line 을 쓰는 writeLines 라는 함수가 있습니다.
간단한 예는 아래와 같습니다
zz <- file("ex.data", "w") # open an output file connection
cat("TITLE extra line", "2 3 5 7", "", "11 13 17",
file = zz, sep = "\n")
cat("One more line\n", file = zz)
close(zz)
## convert decimal point to comma in output, using a pipe (Unix)
## both R strings and (probably) the shell need \ doubled
zz <- pipe(paste("sed s/\\\\./,/ >", "outfile"), "w")
cat(format(round(rnorm(100), 4)), sep = "\n", file = zz)
close(zz)
## now look at the output file:
file.show("outfile", delete.file = TRUE)
## capture R output: use examples from help(lm)
zz <- textConnection("ex.lm.out", "w")
sink(zz)
example(lm, prompt.echo = "> ")
sink()
close(zz)
## now `ex.lm.out' contains the output for futher processing.
## Look at it by, e.g.,
cat(ex.lm.out, sep = "\n")
connection 으로부터 읽는 기본적 함수는 scan 과 readLines 입니다. 이것들은
문자열(character string) 인수(argument)를 취하고 함수의 지속을 위해 파일 connection 을 엽니다. 그러나
분명한 파일 connection 의 열기(opening)는 다른 format 에서 연속적으로 파일 읽기를 가능하게 해줍니다.
scan 을 호출하는 다른 함수들 또한 connection 을 사용할 수 있습니다. 특히 read.table 이
그렇습니다.
간단한 예는 아래와 같습니다
## read in file created in last examples
readLines("ex.data")
unlink("ex.data")
## read listing of current directory (Unix)
readLines(pipe("ls -1"))
# remove trailing commas from an input file.
# Suppose we are given a file `data' containing
450, 390, 467, 654, 30, 542, 334, 432, 421,
357, 497, 493, 550, 549, 467, 575, 578, 342,
446, 547, 534, 495, 979, 479
# Then read this by
scan(pipe("sed -e s/,$// data"), sep=",")
편의를 위해, 만약 file 인수(argument)가 어떤 FTP 나 HTTP URL 을 특정한다면, 그
URL 은 읽기(reading)를 위해 url 을 통해 열립니다. ‘file://foo.bar’를
통해 파일을 특정하는 것도 허용됩니다.
C 프로그래머들은 텍스트 입력 stream 에 어떤 문자를 뒤로 밀리게 하는 ungetc 에 익숙할 것입니다. R
connection 은 더 강력한 방법으로 같은 작업을 할 수 있는데, pushBack 의 호출을 통하여 connection
에 임의의 수만큼 텍스트 line 을 뒤로 밀리게 할 수 있습니다.
Pushback 은 stack 처럼 동작해서, 첫 번째 읽기 요구는 가장 최근에 pushback 된 text 에서 각 line 을
이용하고, 그 다음엔 이전의 pushback 된 text, 마지막으로 connection 자체로부터 읽어 들입니다. 한 번
pushback 된 line 은 완벽히 읽어나서 지워집니다. push back 되고 있는 line 의 수는
pushBackLength 을 호출하여 알 수 있습니다. 간단한 예는 아래와 같습니다.
A simple example will show the idea.
> zz <- textConnection(LETTERS)
> readLines(zz, 2)
[1] "A" "B"
> scan(zz, "", 4)
Read 4 items
[1] "C" "D" "E" "F"
> pushBack(c("aa", "bb"), zz)
> scan(zz, "", 4)
Read 4 items
[1] "aa" "bb" "G" "H"
> close(zz)
Pushback 은 텍스트 모드에서 입력 할 때 connection 이 열려있을 경우에만 사용가능 합니다.
User 에 의해 현재 열려있는 모든 connection 의 개요는 showConnections( )로 알아낼 수 있고,
닫혀 있는 connection 과 terminal connection 등을 포함한 모든 connection 의 개요는
showConnections(all=TRUE)로 알 수 있습니다.
일반적 함수인 seek 은 읽기에 사용될 수 있으며 (어떤 connection 에서는) 읽기 또는 쓰기와 같은 현재의
position 을 reset 할 수 있습니다. 그런데 이것은 불행하게도 신뢰하기 어려울 수 있는 OS facility 에 따라
달라집니다(예를 들어, Windows 환경에서의 text 파일). 함수 isSeekable 은 함수 seek 이
position 바꿀 수 있는 지를 보고해 줍니다.
함수 truncate 는 현재의 position 에서 읽기나 쓰기를 위해 열려있는 파일을 truncate 하는데 사용될 수
있습니다. 이것은 오로지 file connection 에 대해서만 작동하고, 역시 모든 platform 에서 적용되지는
않습니다.
readBin 과 writeBin 은 binary connection 에서 읽거나 쓰는데
사용됩니다. binary 모드에서 “b”를 모드 specification 에 덧붙임으로써 connection 이
열립니다. 즉 모드 “rb”는 읽기에 그리고 모드 “wb” 또는 “ab”는 쓰기에 사용합니다. 이
함수들은 다음과 같은 인수(argument)를 가집니다.
readBin(con, what, n = 1, size = NA, endian = .Platform$endian) writeBin(object, con, size = NA, endian = .Platform$endian)
각각의 경우에 con 은 호출이 유지되는데 필요한 경우 열려 있으며 문자열이 주어지면, 파일명을 지정하는 것으로 가정됩니다.
쓰기(writing)를 묘사하는 것은 조금 더 단순하여서 우리는 먼저 그것을 설명할 것입니다. object 는 atomic
vector object 로 attributes 가 없는 numeric, integer,
logical, character, complex 또는 raw 와 같은 mode 의
vector 입니다. 디폴트 상태에서 이것은 memory 에 나타나는 것과 똑같이 바이트의 흐름처럼 파일에 쓰여집니다.
readBin 은 파일로부터 바이트의 흐름을 읽고 그것을 what 으로 주어진 mode 의 vector 처럼
해석합니다. 이것은 적절한 mode 의 object(예를 들어, what=integer( ))나 또는 그 mode 를
묘사하는 문자열(character string)이 될 수 있습니다(앞의 문단에서 말한 다섯 가지 중 하나 또는
“double” 또는 “int”). 인수(argument) n 은 connection 으로 부터
읽기 위기 위한 벡터 요소의 최대 수를 지정합니다. 즉, 보다 적은 수가 가능하면 더 짧은 벡터가 만들어 집니다. 인수(argument)
signed 는 1 바이트와 2 바이트의 정수가 default 인 기호화된 정수 또는 기호화되지 않은 정수처럼 읽혀지게
합니다.
남아있는 두 인수(argument)는 데이터를 다른 프로그램이나 다른 플랫폼으로 대체시켜 쓰거나 읽는데 사용됩니다. 디폴트 상태의
바이너리 데이터(binary data)는 직접 메모리에서 connection 으로 또는 그 반대로 옮겨 집니다. 이것은 특정 파일이 다른
구조로 특정 장치(machine)로 옮겨져야 한다면 충분치 않을 것이나 거의 모든 R 플랫폼들 사이에서는 단지 바이트
순서(byte-order)만 변화시켜주면 됩니다. 일반적인 PC(‘ix86’과 ‘x86_64’ 기반)들과
Compaq Alpha 그리고 Vaxen 은 little-endian 구조인데 반해, Sun Sparc, mc680x0
시리즈, IBM R6000, Apple Macintosh, SGI 등의 다른 대부분의 장치들은 big-endian 구조
입니다(네트워크 바이트 순서(network byte-order)는 XDR(eXternal Data Representation)에서
사용되는 것과 같이 big- endian 입니다.) 예를 들어 16 비트로 된 정수나 단정밀도(single-precision; 단정도
또는 단밀도) 실수를 쓰는 경우와 같이 다른 프로그램으로 전송하거나 받아오기 위해서 우리는 조금 더 작업을 할 필요가 있을 지도
모릅니다. 이것은 size 인수(argument)를 이용함으로써 해결할 수 있는데, size 인수(argument)는 정수와
논리자(logical)의 크기를 1, 2, 4, 8 또는 4, 8 그리고 또는 실수를 12 나 16 으로 정할 수 있게 합니다. 다른
크기로 전환하는 것은 정확성을 잃을 수 있으므로 결측값(NA: not available)들을 포함하고 있는 벡터에 대해서는
사용하지 말아야 합니다.
문자열은 C 포맷에서 읽히거나 쓰여집니다. 그것은 바이트 열(string of bytes)처럼 영(0) 바이트에 의해 종료됩니다. 함수
readChar 와 writeChar 는 보다 더 유연하게 사용할 수 있습니다
크기 변화가 관련되어 있다면 시도되지 말아야 하더라도 함수 readBin 과 writeBin 은
결측값(missing values)과 특이값(special values)을 처리해 줍니다.
R 에서 논리 유형(logical type)과 정수 유형(integer type)의 경우 결측값(missing values)은
’limits.h’로 C 의 헤더로 정의된 나타낼 수 있는 가장 작은 int 인 INT_MIN 인데
이것은 보통 비트 패턴(the bit pattern) 0x80000000 에 대응하는 것 입니다.
R 에서 숫자와 복합적인 형태의 특이값(special values)의 표현은 사용하는 컴퓨터(machine)나
컴파일러(Compiler: BASIC, COBOL, PASCAL 등의 프로그래밍 언어를 기계어로 번역하는 로그램)에 따라
달라집니다(The representation of the special values for R numeric and complex
types is machine-dependent, and possibly also compiler-dependent.) 그것들을 이용하는
가장 단순한 방법은 이중상수(double constants)인 NA_REAL, R_PosInf 그리고
R_NegInf 를 내보내고 ISNAN 과 R_FINITE 과 같은 매크로를 정의하는
’Rmath.h’ 헤더를 포함하는 독립적인 Rmath 라이브러리 외부의 어플리케이션(application;
응용프로그램?)(an external application)과 연결시키는 것 입니다.
만약 이와 같은 작업이 불가능하면 산술(arithmetic)이 사용되는 모든 보통의 IEC 60559 (aka IEEE 754)
플랫폼에서, Inf, -Inf 그리고 NaN 값들을 테스트하거나 설정하는데 표준적인 C
도구(facility)를 사용할 수 있습니다. 그러한 플랫폼에서 NA 는 low-word 0x7a2(1954
in decimal)에따라 NaN 값으로 표시됩니다.
문자결측값들은 NA 처럼 사용되며, 결측값으로 문자 값을 인식할 수 있는 규칙(provision)은 없습니다(이것은 마치 한
번 읽고 다시 그것들을 재할당함으로써 완성되는 것과 같습니다).
몇 가지 제한된 도구들이 network connection 을 통해 낮은 수준의 데이터를 교환하는데 사용될 수 있습니다.
기본적인 R 프로그램은 그것들을 지원(보통의 Linux, Unix, 그리고 R 의 Windows 포트(port)를 포함)하는 시스템에서 BSD 소켓(sockets)을 통한 커뮤니케이션을 위한 몇 가지 장치(facility)에 연결되어 있습니다. 이러한 소켓들(sockets)을 사용하면서 잠재적으로 발생할 수 있는 문제점 하나는 이러한 장치들이 종종 보안상의 문제로 차단되거나 Web caches 의 사용이 강요된다는 것입니다. 그래서 이러한 함수들은 외면상(externally) 보다는 인터넷에서 더욱 유용할 수 있습니다.
초기 낮은 수준의 인터페이스(interface)는 함수 make.socket, read.socket,
write.socket, and close.socket 으로 주어졌습니다.
download.file함수 download.file 은 FTP 나 HTTP 를 통한 Web 기반 자원(resource)에서 파일을 읽거나 파일에
쓰기를 위해 제공됩니다. 종종 이것은 read.table 과 같은 함수들과 같이 피할 수 있고, scan 은
명백히 connection 을 열기 위해서 url 을 사용하거나 file 인수(argument)로서 URL 을
부여함으로써 특정 URL 로부터 직접 읽기를 할 수 있게 합니다.
가장 일반적인 R 데이터 불러오기/내보내기 질문은 „어떻게 엑셀에서 데이터를 가져오지?’하는 것입니다. 이 장은 도움마라과 앞서 설명한 옵션을 함께 모아둔 것입니다. 도움말의 대부분이 엑셀 2007 이전의 스프레드시트를 위한 것임에 유의하십시오. 현재 ’.xlsx’ 포맷의 파일을 읽는 유일한 방법은 RODBC 를 통하는 것입니다.
The first piece of advice is to avoid doing so if possible! If you have
access to Excel, export the data you want from Excel in tab-delimited or
comma-separated form, and use read.delim or read.csv to import
it into R. (You may need to use read.delim2 or read.csv2 in a
locale that uses comma as the decimal point.) Exporting a DIF file and
reading it using read.DIF is another possibility.
If you do not have Excel, many other programs are able to read such
spreadsheets and export in a text format on both Windows and Unix, for
example Gnumeric (http://www.gnome.org/projects/gnumeric/) and
OpenOffice (https://www.openoffice.org). You can also cut-and-paste
between the display of a spreadsheet in such a program and R:
read.table will read from the R console or, under Windows, from the
clipboard (via file = "clipboard" or readClipboard). The
read.DIF function can also read from the clipboard.
Note that an Excel .xls file is not just a spreadsheet: such files can contain many sheets, and the sheets can contain formulae, macros and so on. Not all readers can read other than the first sheet, and may be confused by other contents of the file.
Windows users (of 32-bit R) can use odbcConnectExcel in package
RODBC. This can select rows and columns from any of the sheets in
an Excel spreadsheet file (at least from Excel 97–2003, depending on your
ODBC drivers: by calling odbcConnect directly versions back to Excel
3.0 can be read). The version odbcConnectExcel2007 will read the
Excel 2007 formats as well as earlier ones (provided the drivers are
installed, including with 64-bit Windows R: see RODBC). OS X users
can also use RODBC if they have a suitable driver (e.g. that
from Actual Technologies).
Perl users have contributed a module
OLE::SpreadSheet::ParseExcel and a program xls2csv.pl to
convert Excel 95–2003 spreadsheets to CSV files. Package gdata
provides a basic wrapper in its read.xls function. With suitable
Perl modules installed this function can also read Excel 2007
spreadsheets.
32-bit Windows package xlsReadWrite from
http://www.swissr.org/ and CRAN has a function read.xls to
read .xls files (based on a third-party non-Open-Source Delphi
component).
Packages dataframes2xls and WriteXLS each contain a
function to write one or more data frames to an .xls file,
using Python and Perl respectively. Another version of write.xls in
available in package xlsReadWrite.
Two packages which can read and and manipulate Excel 2007/10 spreadsheets but not earlier formats are xlsx (which requires Java) and the Omegahat package RExcelXML.
Package XLConnect can read, write and manipulate both Excel 97–2003 and Excel 2007/10 spreadsheets, requiring Java.
R. A. Becker, J. M. Chambers and A. R. Wilks (1988) The New S Language. A Programming Environment for Data Analysis and Graphics. Wadsworth & Brooks/Cole.
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Currently not available from that repository but as a source package for download from http://www.omegahat.org/ROpenOffice/.
the distinction is subtle, https://en.wikipedia.org/wiki/UTF-16/UCS-2, and the use of surrogate pairs is very rare.
Even then, Windows
applications may expect a Byte Order Mark which the implementation of
iconv used by R may or may not add depending on the platform.
and forks, notably MariaDB.