Programmer en R/Importer des données depuis un tableur

Programmer en R

• Introduction
  • Faire ses premiers pas
  • Installer R
  • Choisir son environnement de travail
  • Installer des librairies
  • Se documenter
• Manipulation et mise en forme des données
  • Manipuler les nombres
  • Manipuler les vecteurs
  • Manipuler les chaînes de caractères
  • Manipuler les facteurs
  • Manipuler les dates et les heures
  • Manipuler un tableau de données
  • Manipuler une liste
• Importation et exportation des données
  • Importer un fichier CSV
  • Résoudre les problèmes d'encodage des caractères
  • Importer un fichier TSV
  • Importer un fichier texte à largeur fixe
  • Importer des données depuis un tableur
  • Import un fichier JSON
  • Extraire des données d'une page web
• Visualisation de données
  • Comprendre la grammaire des graphiques
  • Représenter une carte
  • Visualiser une carte choroplèthe
• Modélisation statistique
  • Estimer un modèle de régression linéaire
  • Estimer un modèle de régression circulaire
• Communication
• Programmation avancée
  • Programmer une boucle
  • Programmer une fonction
• Outils mathématiques
  • Optimiser une fonction
  • Manipuler les matrices
  • Les fonctions statistiques de base
  • Les loi de probabilités, ajustement et test

Pour importer des données depuis un tableur Excel, on peut utiliser la librairie readxl développée par Hadley Wickham.

Import des données depuis un tableur Excel

Nous proposons un exemple à partir des données de la liste des fondations reconnues d'utilité publiques diffusée par le ministère de l'Intérieur sur la plateforme Data.Gouv.

On peut tout d'abord faire la liste des feuilles (ou onglets) du tableur excel avec la fonction excel_sheets() :

library(readxl)
excel_sheets(path = "data/frup1606.xlsx")

On peut ensuite importer la première feuille avec la fonction read_excel(). La fonction glimpse(), issue de la librairie dplyr, permet d'avoir un aperçu des données.

> read_excel(
+   path = "data/frup1606.xlsx", 
+   sheet = "FRUP1306"
+   ) %>% 
+   glimpse()
Observations: 65,534
Variables: 13
$ Code                   (chr) "01.020.0015", "02.020.0011", "02.020.0157", "03.020.0005", "03.020.0...
$ Code (terminaison)     (dbl) 15, 11, 157, 5, 142, 504, 384, 26, 13, 114, 147, 178, 245, 267, 287, ...
$ Nom                    (chr) "PIERRE VEROTS", "ORPHELINS DE BLERANCOURT", "SAVART", "MAISON SAINT ...
$ Début du nom           (chr) "FONDATION", "HOSPICE D'", "FONDATION", NA, "FONDATION", "FONDATION",...
$ Objet                  (chr) "Mener en France une politique d'information, de gestion, de conserva...
$ Date de reconnaissance (chr) "30846", "22/10/1666", "25/01/1895", "12/02/1883", "11903", "38330", ...
$ Dernière modif statuts (time) NA, 1958-04-12, NA, 1972-04-28, NA, NA, NA, 2008-01-29, 2016-04-15, ...
$ Catégorie              (chr) "24000 environnement", "18000 services medico-sociaux", "18000 servic...
$ Adresse                (chr) "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE", "SIEGE...
$ Adresse.Adr1           (chr) "Domaine de PRAILLEBARD", "2, rue Bernard Potier", "Rue du Chamiteau"...
$ Adresse.Adr2           (chr) NA, NA, "BP 6", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "4, avenue Pauliani", NA,...
$ Code Postal            (dbl) 1390, 2300, 2830, 3600, 3200, 3200, 4100, 5107, 6200, 6000, 6046, 600...
$ Ville                  (chr) "SAINT-JEAN-DE-THURIGNEUX", "BLERANCOURT", "SAINT-MICHEL", "COMMENTRY...

On peut aussi enregistrer les données dans un objet pour les réutiliser par la suite :

df_frup <- read_excel(
  path = "data/frup1606.xlsx", 
  sheet = "FRUP1306"
  )

Voir aussi

• Import des données Excel dans Introduction à l’analyse d’enquêtes avec R et RStudio