06. R 프로그램에서 파일 읽기 및 쓰기

R 프로그램에서 파일 읽기 및 쓰기는 데이터 분석과 시각화를 위해 중요한 작업입니다.

다양한 파일 형식에 따라 R에서 파일을 읽고 쓸 수 있는 함수들이 다르며, 각기 다른 데이터 구조를 다룰 수 있습니다.

이번 글에서는 데이터를 다룰 수 있도록 파일 형식에 따라 읽고 쓰는 방법에 대해 설명하겠습니다.

---

RData 및 RDS 파일

RData 및 RDS 파일 형식은 R 객체를 저장하거나 불러올 때 유용합니다.

---

RData 파일 읽기 및 쓰기

RData는 load()와 save() 함수를 사용하여 R 환경 내의 여러 객체를 한 번에 저장하고 불러올 수 있습니다.

save(data, file = "파일경로/파일이름.RData")
load("파일경로/파일이름.RData")

---

RDS 파일 읽기 및 쓰기

readRDS()와 saveRDS() 함수를 사용하여 단일 R 객체를 저장하고 불러옵니다.

saveRDS(data, "파일경로/파일이름.rds")
data <- readRDS("파일경로/파일이름.rds")

---

텍스트 파일 읽기 및 쓰기

일반 텍스트 파일(.txt)은 데이터를 간단하게 저장하고 교환하는 데 사용됩니다. R에서는 read.table()과 write.table() 함수를 사용하여 이러한 파일을 읽고 쓸 수 있습니다. 이 함수들은 CSV 파일과 비슷한 역할을 하면서도, 구분자가 다르거나 구조가 조금 다른 경우에 유용합니다.

---

텍스트 파일 읽기 (read.table() 함수)

기본 사용법: 텍스트 파일을 R의 데이터 프레임으로 읽어옵니다.

data <- read.table("파일경로/파일이름.txt", header = TRUE, sep = "\\t")

• header = TRUE: 첫 번째 행을 열 이름으로 사용.
• sep = "\\t": 구분자를 지정(탭, 공백, 콤마 등).

주요 옵션:

• stringsAsFactors = FALSE: 문자열을 팩터형으로 변환하지 않음.
• na.strings: NA로 처리할 값을 지정.

---

텍스트 파일 쓰기 (write.table() 함수)

기본 사용법: 데이터 프레임을 텍스트 파일로 저장합니다.

write.table(data, "파일경로/파일이름.txt", sep = "\\t", row.names = FALSE)

• sep = "\\t": 구분자를 지정(탭, 공백, 콤마 등).
• row.names = FALSE: 행 이름을 저장하지 않음.

주요 옵션:

• quote = FALSE: 문자열을 따옴표로 감싸지 않음.
• col.names = FALSE: 열 이름을 저장하지 않음.
• append = TRUE: 기존 파일에 데이터를 추가.

---

CSV 파일 읽기 및 쓰기

CSV(Comma-Separated Values) 파일은 데이터를 쉼표로 구분하여 저장하는 파일 형식으로, R에서 데이터를 불러오거나 저장할 때 매우 자주 사용됩니다. 아래에서 CSV 파일을 읽고 쓰는 방법을 더욱 자세히 설명하겠습니다.

---

CSV 파일 읽기 (read.csv() 함수)

read.csv() 함수는 CSV 파일을 R의 데이터 프레임(data.frame) 형태로 불러오는 데 사용됩니다.

이 함수는 다양한 매개변수를 제공하여 CSV 파일의 구조와 속성에 맞춰 데이터를 불러올 수 있도록 도와줍니다.

data <- read.csv("파일경로/파일이름.csv", header = TRUE, sep = ",", stringsAsFactors = FALSE)

• file: 파일의 경로와 이름을 지정합니다. 경로는 상대 경로나 절대 경로를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, "C:/Users/Name/Documents/data.csv"와 같은 형식으로 작성합니다.
• header = TRUE: CSV 파일의 첫 번째 행을 열 이름으로 사용할지 여부를 결정합니다. 만약 CSV 파일의 첫 행이 실제 데이터일 경우 header = FALSE로 설정합니다.
• sep = ",": 열을 구분하는 구분자를 지정합니다. CSV 파일의 기본 구분자는 쉼표(,)이므로, 특별한 경우가 아니라면 기본값을 사용하면 됩니다. 만약 구분자가 다른 경우, 예를 들어 세미콜론(;)이나 탭(\\t)으로 되어 있다면 적절히 변경해야 합니다.
• stringsAsFactors = FALSE: 문자열 데이터를 팩터(factor)형으로 자동 변환하지 않도록 설정합니다. R에서 문자열을 팩터로 자동 변환하는 경우가 많지만, 이를 원하지 않을 때는 FALSE로 설정하여 문자열로 불러옵니다.

---

CSV 파일 쓰기 (write.csv() 함수)

write.csv() 함수는 R의 데이터 프레임을 CSV 파일로 저장하는 데 사용됩니다. 이 함수 역시 여러 매개변수를 통해 파일 저장 방식을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

write.csv(data, "파일경로/파일이름.csv", row.names = FALSE)

• file: 저장할 파일의 경로와 이름을 지정합니다. 이때, 저장할 경로가 없는 경우 파일이 생성되지 않으므로 주의가 필요합니다.
• row.names = FALSE: 데이터 프레임의 행 이름을 파일에 저장할지 여부를 결정합니다. 기본적으로 TRUE로 설정되어 있으며, 데이터 프레임의 행 번호가 자동으로 저장됩니다. 그러나 행 이름이 필요하지 않다면 FALSE로 설정하여 이를 생략할 수 있습니다.

---

Excel 파일 읽기 및 쓰기

엑셀(Excel) 파일은 비즈니스 및 데이터 분석 환경에서 자주 사용되는 파일 형식으로, 특히 .xlsx 및 .xls 형식이 많이 사용됩니다.

R에서는 이러한 엑셀 파일을 읽고 쓰기 위해 몇 가지 패키지를 사용할 수 있으며, 여기에서는 readxl과 writexl 패키지를 중심으로 설명하겠습니다.

---

Excel 파일 읽기 (read_excel() 함수)

R에서 엑셀 파일을 읽기 위해 readxl 패키지를 사용합니다. 이 패키지는 .xlsx와 .xls 형식 모두를 지원하며, 특히 엑셀 파일의 특정 시트(sheet)를 선택하여 데이터를 불러올 수 있습니다.

 

read_excel() 함수는 엑셀 파일을 읽어와서 R의 데이터 프레임(data.frame)으로 변환합니다.

library(readxl)
data <- read_excel("파일경로/파일이름.xlsx", sheet = 1)

• file: 읽고자 하는 파일의 경로와 이름을 지정합니다. 예를 들어 "C:/Users/Name/Documents/data.xlsx"와 같은 방식으로 파일 경로를 지정합니다.
• sheet: 불러오고자 하는 시트(sheet) 번호 또는 시트 이름을 지정합니다. 기본값은 첫 번째 시트(sheet = 1)이며, 특정 시트의 이름을 지정할 수도 있습니다.

data <- read_excel("data.xlsx", sheet = "Sheet2")

 

추가 옵션

• range: 특정 셀 범위를 지정하여 데이터를 읽어올 수 있습니다. 이 옵션은 엑셀 파일의 일부 데이터만 가져올 때 유용합니다.
• col_names: 첫 번째 행을 열 이름으로 사용할지 여부를 지정합니다. 기본값은 TRUE이며, FALSE로 설정하면 자동으로 열 이름이 생성됩니다.
• col_types: 각 열의 데이터 유형을 명시적으로 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 숫자형(numeric), 문자형(text), 날짜형(date) 등을 지정할 수 있습니다.
• na: NA로 인식할 값들을 지정할 수 있습니다. 예를 들어 빈 셀이나 특정 문자를 NA로 처리하려면 이 옵션을 사용할 수 있습니다.

data <- read_excel("data.xlsx", range = "A1:C10")

data <- read_excel("data.xlsx", col_names = FALSE)

data <- read_excel("data.xlsx", col_types = c("text", "numeric", "date"))

data <- read_excel("data.xlsx", na = c("", "NA", "missing"))

---

Excel 파일 쓰기 (write_xlsx() 함수)

엑셀 파일에 데이터를 저장하기 위해 writexl 패키지의 write_xlsx() 함수를 사용합니다. 이 함수는 .xlsx 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다.

 

write_xlsx() 함수는 R의 데이터 프레임을 엑셀 파일로 저장하는 데 사용됩니다.

library(writexl)
write_xlsx(data, "파일경로/파일이름.xlsx")

• file: 저장할 파일의 경로와 이름을 지정합니다. 파일의 경로가 존재하지 않으면 에러가 발생할 수 있으므로, 정확한 경로를 지정하는 것이 중요합니다.

추가 옵션

• path: 파일의 저장 위치를 명시적으로 지정합니다. 기본적으로는 file에 지정한 경로를 사용하지만, path를 사용해도 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
• 다중 시트 저장: 여러 개의 데이터 프레임을 각각 다른 시트로 저장할 수 있습니다. 이 경우 리스트 형태로 데이터를 전달합니다.

write_xlsx(data, path = "C:/Users/Name/Documents/saved_data.xlsx")

data_list <- list(Sheet1 = df1, Sheet2 = df2)
write_xlsx(data_list, "multi_sheet_data.xlsx")

 

Excel 파일 저장 시 주의사항

• 파일 형식: write_xlsx() 함수는 .xlsx 형식으로만 저장할 수 있습니다. .xls 형식이 필요한 경우에는 openxlsx 패키지를 사용하는 것이 좋습니다.
• 셀 서식: writexl 패키지는 기본적인 데이터 저장만 지원하며, 셀 서식이나 복잡한 포맷은 지원하지 않습니다. 셀 서식이 필요한 경우 openxlsx 패키지를 고려해 볼 수 있습니다.

---

기타 엑셀 파일 처리 방법

엑셀 파일을 다룰 때 더 복잡한 작업이 필요할 경우, openxlsx나 xlsx 패키지를 사용할 수 있습니다. 이들 패키지는 다음과 같은 고급 기능을 제공합니다:

• 셀 서식 지정: 셀 색상, 폰트 스타일, 셀 병합 등의 서식을 지정할 수 있습니다.
• 차트 추가: 엑셀 파일에 차트를 추가할 수 있습니다.
• 피벗 테이블: 엑셀의 피벗 테이블을 생성할 수 있습니다.

예시: openxlsx 패키지로 셀 서식 지정하기

library(openxlsx)

wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "Sheet1")
writeData(wb, sheet = 1, data)

# 셀 서식 지정
header_style <- createStyle(fontColour = "#FFFFFF", fgFill = "#4F81BD", halign = "CENTER", textDecoration = "BOLD")
addStyle(wb, sheet = 1, header_style, rows = 1, cols = 1:ncol(data), gridExpand = TRUE)

saveWorkbook(wb, "styled_data.xlsx", overwrite = TRUE)

---

JSON 파일 읽기 및 쓰기

JSON 파일은 웹 데이터와 비정형 데이터를 처리할 때 자주 사용됩니다. jsonlite 패키지를 사용합니다.

---

JSON 파일 읽기

fromJSON() 함수를 사용하여 JSON 파일을 데이터 프레임 또는 리스트로 변환합니다.

library(jsonlite)
data <- fromJSON("파일경로/파일이름.json")

 

JSON 파일 쓰기

toJSON() 함수를 사용하여 데이터를 JSON 형식으로 저장합니다.

json_data <- toJSON(data, pretty = TRUE)
write(json_data, "파일경로/파일이름.json")

---

이번 글에서는 R에서 다양한 파일 형식을 읽고 쓰는 방법에 대해 설명했습니다. 데이터를 효과적으로 불러오고 저장하는 것은 데이터 분석의 기본이자 핵심입니다. 이 글에서 다룬 내용들을 활용하면 다양한 데이터 소스와 구조를 다룰 수 있으며, 이를 통해 분석 작업의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다. 앞으로의 데이터 분석 여정에서 이 지침들이 유용하게 사용되길 바랍니다. 

감사합니다!