Les différents types et formats de données pris en charge par R

Auteur·rice·s

Hugues pecout

Justin Dansou

Date de publication

26 juillet 2023

De nombreuses de fonctions permettent d’importer et d’exporter des données de différents formats.

Tableau de données

Fichier texte simple

Un fichier texte simple (ou fichier texte brut) est un fichier dont le contenu représente uniquement une suite de caractères. Il peut s’ouvrir avec n’importe quel éditeur de texte et utilise nécessairement une forme particulière de codage des caractères.

Plusieurs fonctions primitives permettent d’importer et d’exporter des fichiers texte simples, comme les fichiers csv, txt , tsv…

Import

  • read.delim() : fichiers délimités par un symbole quelconque et “.” en séparateur décimal
  • read.delim2() : fichiers délimités par un symbole quelconque et “,” en séparateur décimal
  • read.table() : pour des fichiers texte délimités par des espaces
  • read.csv() : pour des fichiers texte délimités par des virgules (format csv)
  • read.csv2() : pour des fichiers texte délimités par des points-virgules (format csv français)

Pour que l’import de données s’effectue correctement, il est parfois nécessaire de renseigner plusieurs arguments, comme par exemple :

header = valeur logique qui indique si la première ligne contient les noms des variables.
sep = indique le caractère utilisé comme séparateur de champ (ex : “;”)
encoding = Chaîne de caractère qui précise l’encodage utilisé pour le fichier (ex : “UTF-8”).

Important

N’oubliez pas d’assigner le résultat dans un objet pour garder en mémoire vos données importées.

# Exemple d'utilisation de read.table()
mon_tableau  <- read.table(file = "../data/DEV_AFRICA_2018/afrika_don_meta.csv", 
                           header = TRUE,
                           sep= ";",
                           encoding = "UTF-8")


# Le tableau importé est stocké dans un objet data.frame
class(mon_tableau)
[1] "data.frame"

Export

Des fonctions primitives permettent également d’exporter votre tableau de données vers différents format texte.

  • write.table() : pour tous les types de formats texte simple (séparateur à renseigner)
  • write.csv() : pour exporter en csv (séparateur virgule)
  • write.csv2() : pour exporter en csv (séparateur points-virgules)
Voir l’exemple 
# Exemple write.table()
write.table(x = mon_tableau, 
            file = "../data/tableau.txt", 
            sep = "\t", col.names = TRUE, 
            fileEncoding = "UTF-8")
              
# Exemple write.csv()
write.csv(x = mon_tableau, file = "../data/tableau.csv")


Fichier Excel

Il est parfois nécessaire d’importer des tableaux de données stockées dans un format propriétaire, comme par exemple Excel (xls, xlsx) ou SAS. Plusieurs packages vous permettent d’importer ce genre de format, et même d’exporter vos données dans ce type de format.

Import

Vous pouvez par exemple importer un fichier Excel avec le package readxl.

install.packages("readxl")
Important

Le packages readxl fait partie de l’écosystème tidyverse (cf. module x). Pour cette raison, le tableau importé est mis en mémoire dans un objet tibble et non dataframe. Il s’agit de deux objets très semblables mais pas identiques. Pour convertir un tibble en dataframe, vous pouvez utiliser la fonction as.data.frame().

library(readxl)
mon_tableau <- read_excel(path = "../data/DEV_AFRICA_2018/afrika_don.xls", 
                          sheet = "afrika_meta", 
                          skip = 0,
                          col_names = TRUE)

# Le tableau importé est stocké dans un objet data.frame
class(mon_tableau)
[1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

Export

Pour exporter un dataframe (ou tibble) dans un fichier au format Excel, vous pouvez utiliser le package openxlsx et sa fonction write.xlsx().

install.packages("openxlsx")
Important

Le packages openxlsx permet uniquement de lire et écrire les fichiers Excel comportant l’extension .xlsx.

Voir l’exemple 
library(openxlsx)
write.xlsx(x = mon_tableau, file = "../data/DEV_AFRICA_2018/afrika_don.xlsx")


SAS, SPSS & Stata

Le package haven permet de gérer des fichiers propriétaires de différents formats comme SAS, SPSS, Stata, dbf…

install.packages("haven")
Important

Tout comme readxl, ce package fait partie de l’écosystème tidyverse (cf. module x). Le tableau importé est mis en mémoire dans un objet tibble et non dataframe. Vous pouvez utiliser la fonction as.data.frame() pour le convertir.

Fichier SAS

Voir l’exemple 
library(haven)

# Import
mon_tableau  <- read_sas(data_file = "../data/data_sas.sas7bdat")

# Export
write_sas(data = mon_tableau, path = "../data/mon_tableau_sas.sas7bdat")

Fichier SPSS

Voir l’exemple 
library(haven)

# Import
mon_tableau  <- read_sav(file =  "../data/data_spss.sav")

# Export
write_sav(data = mon_tableau, path =  "../data/mon_tableau_spss.sav")

Fichier Stata

Voir l’exemple 
library(haven)

# Import
mon_tableau  <- read_stata(file =  "../data/data_stata.dta")

# Export
write_dta(data = mon_tableau, path =  "../data/mon_tableau_stata.dta")


Couche géographique

Vecteur

Le package sf permet de lire les différents formats de couche géographique vectorielle (ESRI Shapefile, GeoJSON, Keyhole Markup Language, GeoPackage…). Pour cela, ce package interface avec la librairie système GDAL. Les SIG fonctionnent de la même façon !

install.packages("sf")
Note

L’installation du package sf demande un prérequis. La librairie système GDAL doit être installée sur votre machine. Il est parfois nécessaire de la faire soi-même sur certains système d’exploitation comme GNU/Linux.

Import

library(sf)
map_africa <- st_read("../data/GADM_AFRICA_2020/afrika_map.shp",  quiet = TRUE)

class(map_africa)
[1] "sf"         "data.frame"
Important

Une couche géographique importée via la fonction st_read() du package sf est mise en mémoire dans un objet sf (simple feature). Il s’agit en quelque sorte d’un dataframe ou chaque individu est associé à une géométrie.

Export

La fonction st_write() permet d’enregistrer un objet sf sur sa machine, dans le format que l’on souhaite.

Voir les exemples 
library(sf)

# Enregistrement en format ESRI Shapefile
st_write(obj = map_africa, 
         dsn = "../data/map_africa.shp", 
         layer_options = "ENCODING=UTF-8")


# Enregistrement en format GeoPackage
st_write(obj = map_africa, 
         dsn = "../data/map_africa.gpkg", 
         layer = "pays")


Raster

Le package terra permet aussi de lire et d’écrire des données géographiques vectorielles (comme sf) mais sa valeur ajoutée se situe au niveau de la manipulation de données raster.

install.packages("terra")

Import

Pour importer des données Raster, vous pouvez utiliser la fonction rast().

Important

Un Raster importé via la fonction rast() du package terra est mis en mémoire dans un objet SpatRaster.

library(terra)
Elevation_Benin <- rast("../data/elevation.tif") 

Elevation_Benin
class       : SpatRaster 
dimensions  : 742, 369, 1  (nrow, ncol, nlyr)
resolution  : 0.008339098, 0.008333169  (x, y)
extent      : 0.774574, 3.851701, 6.23514, 12.41835  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : lon/lat WGS 84 (EPSG:4326) 
source      : elevation.tif 
name        : elevation

Export

La fonction writeRaster() permet d’enregistrer un objet SpatRaster sur sa machine, dans le format que l’on souhaite.

Voir l’exemple 
library(terra)
writeRaster(x = Elevation_Benin, filename = "../data/Benin_Elevation.tif")


Image

Import

Pour importer des images, le package pnget jpeg, pré-installés avec le language R vous permet d’importer des images.

PNG

Voir l’exemple 
library(png)
mon_image_png <- readPNG("../img/map.png")

JPEG

Voir l’exemple 
library(jpeg)
mon_image_jpg <- readJPEG("../img/wip.jpg")

Export

Il est également possible d’exporter les sorties graphiques en format image avec les fonctions primitives suivantes :

  • bmp()
  • jpeg()
  • png()
  • tiff()

Ces fonctions doivent être utilisées avec la fonction dev.off(). Exemple :

Voir l’exemple 
# Ouverture de la création de l'image
png(filename = "../img/mon_image.jpg")

# Création de la représentation graphique souhaitée
plot(1:10)

# Fermeture (enregistrement) de l'image png
dev.off()
Important

La fonction dev.off() permet de clôturer la représentation graphique et d’enregistrer l’image. Si aucun dev.off() n’est exécuté à la suite de ces fonctions d’export, votre fenêtre graphique restera figée, et inutilisable.

Il est également possible d’exporter vos représentations graphiques dans un format vectoriel, qui permet leur retouche avec des logiciel de DAO (Inkscape, Adobe Illustrator…). Les fonction pour réaliser cela sont :

  • pdf()
  • svg()

L’utilisation de ces fonctions primitives est similaire à l’export d’images matricielles. Exemple :

Voir l’exemple 
# Ouverture de la création de l'image
pdf(file = "../img/mon_image.pdf")

# Création de la représentation graphique souhaitée
plot(1:10)

# Fermeture (enregistrement) du pdf
dev.off()


Exercice

1. Créez un projet Rstudio

File/New Project/New Directory…

2. Téléchargez les données suivantes :

Intitulé Téléchargement
Données pays africains (UN-CEPII) Download
Fond de carte Afrique (GADM 2020) Download
Raster délévation du Bénin Download

3. Placez les données (décompressées) dans le répertoire de votre projet, de la façon suivante :

4. Créez un script R à la racine de votre projet Rstudio

File/New File/R script

5. Importer les fichiers suivants en utilisant les fonctions adéquates :

  • data/DEV_AFRIA_2018/afrika_don.csv
  • data/DEV_AFRICA_2018/afrika_don.xls (1er onglet)
  • data/GADM_AFRICA_2020/afrika_map.shp
  • data/elevation.tif
Un peu d’aide ? 
# Pour importer un fichier csv (afrika_don.csv)
read.csv()
read.csv2()

# Pour importer un fichier Excel (afrika_don.xls)
library(readxl)
read_excel()

# Pour importer un fichier ESRI Shapefile (afrika_map.shp)
library(sf)
st_read()

# Pour importer un fichier TIF (elevation.tif)
library(terra)
rast()


Corrigé