ODBC를 통한 관계형 데이터베이스
Source: Dev.to
소개
거의 모든 파일 형식마다 다른 함수(그리고 종종 다른 패키지)를 사용해야 하다 보니, 특히 여러 인수와 의존성을 동시에 다룰 때 압도당하기 쉽습니다. 하지만 어떤 데이터 유형에 어떤 도구를 사용해야 하는지 알게 되면 R 로 데이터를 가져오는 작업은 간단하고 효율적이 됩니다.
이 가이드는 여러분의 원스톱 레퍼런스가 되도록 설계되었습니다. 다음에 “XYZ 파일을 R에 어떻게 로드하나요?” 라고 검색할 때 정확히 어디를 보면 되는지 알 수 있을 것입니다.
이 튜토리얼에서 다루는 내용
우리는 R에서 가장 많이 사용되는 데이터 형식들을 가져오는 방법을 단계별로 살펴볼 것입니다. 포함되는 형식은 다음과 같습니다:
- TXT 및 CSV 파일
- JSON 및 XML 데이터
- HTML 테이블
- Excel 워크북
- SAS, SPSS, Stata 데이터셋
- MATLAB 및 Octave 파일
- ODBC 를 통한 관계형 데이터베이스
또한 빠른 즉석 분석을 위한 유용한 가져오기 팁도 공유합니다.
데이터 가져오기 전 R 작업공간 준비하기
작업 디렉터리 설정
대부분의 프로젝트는 관련 파일을 하나의 폴더에 저장합니다. 이 폴더를 작업 디렉터리로 설정하면 파일 가져오기가 간편해집니다.
# 현재 작업 디렉터리 확인
getwd()작업 디렉터리를 변경하려면:
setwd("path/to/your/folder")설정이 완료되면 R은 자동으로 해당 위치에서 파일을 찾게 되므로, 긴 파일 경로를 반복해서 입력할 필요가 없습니다.
작업 공간 정리
이전 세션에서 남은 객체들은 미묘하고 골치 아픈 오류를 일으킬 수 있습니다. 깨끗한 상태에서 시작하는 것이 보통 가장 좋습니다.
rm(list = ls())프로 팁: 필요하지 않은 경우 종료 시 작업 공간을 저장하지 마세요. 새 세션을 시작하면 디버깅 스트레스를 크게 줄일 수 있습니다.
TXT, CSV 및 기타 구분자 파일 로드하기
텍스트 파일(.txt) 읽기
구분자 텍스트 파일은 탭, 콤마, 세미콜론 등 다양한 구분자를 사용합니다.
예시 구조
Category V1 V2A 3 2B 5 6B 2 3A 4 8A 7 3# 기본 (탭 구분)
df This is a lifesaver for exploratory work, though formatting issues may occur.고급 가져오기를 위한 패키지 사용
패키지 기반 가져오기 함수를 사용하기 전에:
install.packages("packageName") library(packageName)
JSON 파일 가져오기
install.packages("rjson")
library(rjson)
# 로컬 파일 또는 URL에서
json_data **Next steps?** If you’re moving toward predictive modeling, scaling analytics, or deploying AI‑driven solutions, explore our **AI Consulting Services** to accelerate outcomes.Perceptive Analytics 소개
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