在本教程中，我们将使用R将数据帧导出到CSV文件。
作为高端统计分析语言，R提供了许多功能和软件包，可帮助您进行数据分析。

您好，欢迎回来！在上一教程中，我们讨论了如何使用writexl()函数将数据帧导出到excel。
今天，我们将R中的数据帧导出为CSV。

让我们从语法开始

write.csv()：R提供了write.csv函数，该函数有助于将数据帧导出到csv文件。

write.csv(x,filename,Sep=" ",na="NA",row.names=TRUE)

其中：

• x =输入数据帧。

• Filename =输出文件名

• Sep =行值将由此符号分隔。

• na =标识数据框中的缺失值。

• row.names =导出带/不带行名。
  默认情况下，它将为TRUE。

让我们创建一个简单的数据框

我们可以做的最基本的操作之一是创建一个数据框，然后将其导出为CSV文件。
好吧，在下面的代码中，我们试图生成一个数据框，其中包含4列，分别是"名称"，"得分"，"性别"和"国家"。

我们使用data.frame函数将所有这些列和数据组合为一个有组织的数据框架。

现在，您可以在下面的输出中看到井井有条的数据框。

#different vectors 
name<-c("Nahida","Ali","Boston","Hubey","Justin","Marcus","Peter","Rossow","Duminy","Roosevelt")

gender<-c("Female","Male","Male","Female","Male","Male","Male","Female","male","Female")

score<-c(89,78,76,56,76,78,87,83,95,61)

country<-c("Argentina","Denmark","USA","Britain","San Franceco","Japan","Malaysia","South Korea","Israel","UAE")

#creates a data frame 
df<-data.frame(name,gender,score,country)

#prints the data frame
df

R中的数据帧

现在，我们有了数据。
下一步将其导出为csv文件。

将数据框导出到CSV文件

好吧，让我们使用R中的write.csv函数将此数据帧导出到一个csv文件。

write.csv函数的功能与write.xl函数相同。
前者将数据导出为excel文件，而write.csv将数据导出为CSV文件。

让我们将数据导出为csv文件。

#writes the data frame to a CSV file with the output filename

write.csv(df,"myfirstcsvfile.csv")

CSV文件

现在，您可以在上图中看到一个新的CSV文件。
使用write.csv()函数，我们可以轻松地将数据框导出到CSV文件，如上所示。

导出时不带行名

在上面的CSV文件中，您可以看到编号为1,2,3的行，依此类推。
我们可以使用参数row.names = F删除那些行名。
在本节中，我们将导出不带行名的数据。

让我们考虑一下此过程的数据知名度。

#different vectors 
name<-c("Nahida","Ali","Boston","Hubey","Justin","Marcus","Peter","Rossow","Duminy","Roosevelt")

gender<-c("Femlae","Male","Male","Female","Male","Male","Male","Female","male","Female")

score<-c(89,78,76,56,76,78,87,83,95,61)

country<-c("Argentina","Denmark","USA","Britain","San Franceco","Japan","Malaysia","South Korea","Israel","UAE")

#creates a data frame 
df<-data.frame(name,gender,score,country)

#prints the data frame
df

#Export dataframe to CSV file without row names/numbers
write.csv(df,"myfirstcsvfile1.csv",row.names = F)

通过传递参数row.names = F，我们成功禁用了行名。
这样，您可以轻松地启用或者禁用数据中的行名。
您必须传递TRUE/T才能启用，而FALSE/F则必须禁用行名。

处理数据中的" NA"值

在许多数据集中，通常我们会遇到NA或者缺失值。
为了处理它们，我们必须将参数na =" NA"传递给write.csv函数。

让我们导入一个具有NA值的日期集，然后尝试导出到csv。

具有NA值的空气质量数据集

现在，我们有了空气质量数据集，您还可以其中查看多个列和行中的NA值。

让我们使用带有参数na =" NA"或者na =" 0"的write.csv函数将此数据导出到R中的csv文件。

#replaces the NA values with 0
write.csv(df,"airqualitydata3.csv",row.names=F,na = "0")

在上面的csv文件中，您可以看到该函数可以识别出NA值，并将其替换为数字" 0"，正如我们提到的那样。
您可以将这些缺失的值替换为您选择的任何值，即可以将其替换为0或者将下划线" _"等替换为a。