[R] 데이터 불러오기 : CSV - read_csv(), read.csv(), fread()

[R] 데이터 불러오기 : CSV - read_csv(), read.csv(), fread()

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이번엔 CSV 파일을 불러오는 방법을 소개한다.

 

코드를 보여드리기에 앞서 워킹 디렉토리부터 지정하겠다.

워킹 디렉토리에 관한 설명은 다음 링크된 포스트에서 볼 수 있다.

2022.08.05 - [통계 프로그램 사용 팁] - [R] 작업 디렉토리 (Working Directory) 지정

[R] 작업 디렉토리 (Working Directory) 지정 - getwd(), setwd()

setwd("C:/Users/user/Documents/Tistory_blog")

 

*실습용 데이터는 아래 링크를 클릭하면 다운로드할 수 있습니다.

2022.08.04 - [공지사항 및 소개] - 분석용 데이터 (update 22.08.08) - 기술 통계

분석용 데이터 (update 22.08.04) - 기술 통계

 

CSV 파일 불러오기

많이들 쓰는 함수는 세 가지가 있다.

read.csv() (패키지: utils)
read_csv() (패키지: readr)
fread() (패키지: data.table)

각각의 패키지를 설치하고, 작업 디렉토리 내에 있는 파일 "Data.csv"를 불러와 a, b, c에 저장하도록 하겠다.

install.packages("utils") # R 기본 패키지므로 설치 필요 없음
library("utils")
a<-read.csv("Data.csv")

install.packages("readr")
library("readr")
b<-read_csv("Data.csv")

install.packages("data.table")
library("data.table")
c<-fread("Data.csv")

 

1) [패키지: utils] read.csv()  

 read.csv()가 들어있는 utils는 R을 설치할 때 자동으로 딸려오는 패키지다. 따라서 별도의 패키지 설치가 필요 없고 data.frame 형식으로 저장하므로 read.csv()는 CSV를 불러올 때 가장 많이 쓰이는 함수 중 하나다.

 하지만, 다음과 같이 첫 번째 열 이름 (column name)에서 오류가 자주 발생한다는 단점이 있다. 

2) [패키지: readr] read_csv()  

 위와 같은 에러가 발생하지 않고, 실행도 잘 되어서 문제가 없지만, 다음 나오는 fread보다는 조금 느리다는 단점이 있다.

 

3) [패키지: data.table] fread()  

 CSV파일을 정말 빠르게 읽을 수 있는 함수다. 특히 100만행이 넘어가는 데이터부터는 극도의 효율성을 자랑한다. 하지만 간혹 에러가 나는 경우가 있으니 주의할 필요가 있다.

 

 

R 데이터 불러오기 - CSV 정복 완료!

 

작성일: 2022.08.08.

최종 수정일: 2022.08.08.

이용 프로그램: R 4.1.3, RStudio v1.4.1717

운영체제: Windows 10