Introdução
Com frequência há necessidade de acessarmos uma série arquivos para
gerar um banco de dados. Quando se tem dois ou três arquivos, pode-se
dizer que escrever algumas linhas não demora. Contudo, quando se tem
mais de três arquivos, seja ele .csv, .dat, etc., gasta-se tempo que
poderia ser investido em outra ação. Na linguagem R, uma das opções
de se realizar esta operação é a utilização de listas.
Estudo de caso I
Vamos supor que você tenha uma série de arquivos no formato .csv
### Criando um data.frame hipotético
DF <-
data.frame(BLOCO = rep(seq(1,4), each = 12),
TRAT=rep(c("T1", "T2", "T3"), each = 4),
REP = seq(1,4),
Z = rnorm(48, 30, 2.6))
head(DF)
>
## BLOCO TRAT REP Z
## 1 1 T1 1 30.50221
## 2 1 T1 2 30.11910
## 3 1 T1 3 27.47513
## 4 1 T1 4 30.58861
## 5 1 T2 1 30.31546
## 6 1 T2 2 28.90498
### Gerando uma série de arquivos csv
sapply(c("foo1.csv", "foo2.csv", "foo3.csv", "foo4.csv", "foo5.csv"),
function(i){
write.csv(DF, paste(i))})
>
## $foo1.csv
## NULL
##
## $foo2.csv
## NULL
##
## $foo3.csv
## NULL
##
## $foo4.csv
## NULL
##
## $foo5.csv
## NULL
### Verifique se os arquivos .csv foram criados
dir()
>
## [1] "170514_READING_FILES.md" "170514_READING_FILES.Rmd"
## [3] "foo1.csv" "foo2.csv"
## [5] "foo3.csv" "foo4.csv"
## [7] "foo5.csv"
### Lendo os nomes dos arquivos .csv
temp = list.files(pattern="*.csv")
temp
>
## [1] "foo1.csv" "foo2.csv" "foo3.csv" "foo4.csv" "foo5.csv"
### Gerando uma lista com os arquivos .csv
DF_LIST <-
lapply(seq(1, length(temp)),
function(z)
read.csv(temp[z],
header = TRUE,
dec = ".",
sep = ","))
### Agrupando em um único data.frame
DF_LIST_agrup <-
do.call(rbind.data.frame, DF_LIST)
head(DF_LIST_agrup)
>
## X BLOCO TRAT REP Z
## 1 1 1 T1 1 30.50221
## 2 2 1 T1 2 30.11910
## 3 3 1 T1 3 27.47513
## 4 4 1 T1 4 30.58861
## 5 5 1 T2 1 30.31546
## 6 6 1 T2 2 28.90498
dim(DF_LIST_agrup)
>
## [1] 240 5
Estudo de caso II
Quando se tem arquivos .xls ou .xlsx pode-se utilizar o pacote
readxl.
#library(readxl)
DF1 <-
read_excel("NOME_DO_ARQUIVO.xlsx")
Caso seja necessário ler uma pasta específica do seu arquivo .xls ou
xlxs basta usar as opções da função.
#library(readxl)
DF2 <-
read_excel("NOME_DO_ARQUIVO.xlsx",
sheet = "NOME_DA_PASTA")
Estudo de caso III
Se seu arquivo .xls ou xlxs tiver uma série de pastas, basta usar a
mesma lógica do Estudo de caso I.
#library(readxl)
LISTA_PASTAS <- c("PASTA1",
"PASTA2",
"PASTA3")
### Lendo as pastas do arquivo "NOME_DO_ARQUIVO.xlsx"
DF3_LISTA <-
sapply(LISTA_PASTAS,
function(L){
read_excel("NOME_DO_ARQUIVO.xlsx",
sheet = L)
},
simplify = FALSE)
### DB ACCOUNT
DF3_DF <- do.call(rbind.data.frame, DF3_LISTA)
Para maiores detalhes sobre ler os dados de arquivos .xls ou .xlsx
consulte as referências.
[]
“Without data, you’re just another person with an opinion.”
- W. Edwards Deming*
Referências
Convert a list of data frames into one data frame Concatenating a list of data frames readxl