Langsung ke konten utama

Import Data xlsx ke dalam R

Import Data Excel ke dalam R
 

Selain data berekstensi csv, kita biasanya dihadapkan data-data yang berekstensi *xlsx atau *xls yang merupakan data excel. Sebenarnya, cara mengimport data berekstensi xlsx ke dalam R mirip dengan import data csv ke R. Yang membedakan hanyalah ektensi di akhir alamat direktorinya saja serta package R yang digunakan.

Sebelum kita mengimport data excel, terlebih dahulu kita harus memastikan package readxl telah terinstall dan telah aktif. Adapun cara mengaktifkan setiap package di R adalah dengan fungsi library(). Sebelum praktikum import data excel, ada baiknya kita unduh data praktikum terlebih dulu pada link berikut. Setelah datanya telah diunduh, kita dapat mengikuti langkah-langkah yang tertuang dalam code R berikut:

#Install dan mengaktifkan package
install.packages("readxl") #bagi teman-teman yang belum menginstall package reaxl bisa install dulu
library(readxl) #ini untuk mengaktifkan package readr-nya

#Import Data Excel
dataku <- read_excel("C:/Users/Joko Ade/Downloads/importcsv.xlsx", header = TRUE, stringAsFactors = F)
#Header = TRUE maksudnya adalah menampilkan nama-nama kolom di dalam data teman-teman 
#Pada direktori komputer biasanya muncul C:\Users\Joko Ade\Downloads , ini tanda "\" dibalik menjadi "/" dan setelah Downloads diberi garing miring lagi diikuti nama file data excel yang akan diimport sehingga menjadi C:/Users/Joko Ade/Downloads/importcsv.xlsx
#Jangan lupa diberi akhiran (.xlsx atau .xls) sesuai ekstensi data yang mau kita import dalam R

#Melihat sekilas data
head(dataku)

#Melihat struktur data
str(dataku) #fungsi str digunakan untuk melihat struktur dalam data, apakah numeric, factor, karakter, atau lainnya

Code di atas bisa digunakan jika teman-teman mau mengimport data yang dimensinya masih dapat dijangkau oleh kemampuan standar (default) dari R. Lantas, bagaimana bila data yang mau kita import itu berukuran sangat besar? Sama kok jawabannya, kita bisa menggunakan package data.table terlebih dahulu kemudian menggunakan fungsi fread(). Adapun codenya sebagai berikut:

#Menginstall package data.table dan mengaktifkannya
install.packages("data.table")
library(data.table)

#Mengimport data berdimensi sangat besar dengan fungsi fread()
dataku2 <- fread("C:/Users/Joko Ade/Downloads/importcsv.xlsx", header = TRUE, stringAsFactors = F)

#Melihat sekilas data
head(dataku2)

#Melihat struktur data
str(dataku2)
 
Sebagai catatan bahwa di dalam R, sama halnya di Python, komentar di setiap bagian code atau script diawali dengan tanda tagar (#).
 
Oke, demikian sedikit ulasan bagaimana kita melakukan import data excel ke dalam R. Jangan lupa untuk share, tanya-tanya di kolom komentar, dan menyimak unggahan berikutnya. Semoga bermanfaat.

 

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Mencari P - Value dan Titik Kritis Uji F, Uji t, Uji Chi Square, dan Uji Z Normal dengan R

Mencari nilai p-value dan titik kritis Bagi teman-teman yang pernah mengenal statistika, pasti familier dengan istilah p-value dan titik kritis. P-value biasanya didefinisikan sebagai probabiltas atau peluang maksimal yang diamati dari hasil uji statistik, bahasa gampangnya adalah besarnya kesalahan penelitian berdasarkan uji statistik. Sebagai contoh sederhana, dari 100 orang dengan nama masing-masing dan diklasifikasikan ke dalam gender nama perempuan dan nama laki-laki, didapatkan nilai p-value uji statistiknya sebesar 0,05 atau 5%. Itu artinya, dari 100 orang, ada kemungkinan sebanyak 5 orang yang namanya salah klasifikasi. Dari namanya terdeteksi sebagai nama perempuan, padahal aktualnya yang bersangkutan bergender laki-laki. Sedangkan titik kritis atau titik uji adalah nilai batas pengujian hipotesis statistik, apakah masuk dalam wilayah tolak hipotesis, ataukah gagal menolaknya. Titik ini berkaitan erat dengan nilai p-value . Kalau biasanya kita mendapatkan kedua nilai ini da...

Cara Mendowload dan Install R serta RStudio di Windows (Step by Step)

Cara Download dan Install R serta R Studio di Windows Halo teman-teman, mohon maaf karena beberapa waktu ini, blog ini sempat vakum dari unggahan. Kali ini saya akan coba berbagai mengenai bagaimana cara mengunduh ( download ) dan menginstal ( install ) program R sekaligus R Studio khususnya di Windows. Unggahan kali ini sedikit terbalik karena semestinya saya unggah terlebih dahulu pertama kali di blog ini, namun bukan masalah, mengingat kemarin ada beberapa pihak yang meminta untuk menerangkap bagaimana tahapan mengunduh dan instalasi R dan R Studio, jadinya saya dahulukan pada unggahan ini sebelum pembahasan mengenai Data Mining , Data Science , atau bahasan Big Data kita terlampau jauh. Baik, kita akan mulai dengan bagaimana mengunduh R dan R Studio melalui mesin pencari Google. R dan R Studio ini memang beberapa waktu terakhir ini booming , apalagi dengan munculnya konsep mengenai Big Data , Data Modelling, Data Mining, dan Data Science serta Data Visualization . Sebenarnya, men...

Analisis Tipologi Klassen (Klassen Typology) dan Visualisasi Spasialnya dengan R

Tipologi Klassen dan visualisasinya dengan R Halo teman-teman, sebelumnya kita telah membahas tentang analisis Shift Share dan Location Quotient (LQ) dengan menggunakan R. Kali ini, kita akan membahas mengenai satu lagi alat analisis yang sebenarnya merupakan alat analisis tiga serangkai dari SS dan LQ, yaitu analisis Tipologi Klassen. Dalam penelitian ekonomi kewilayahan, ketiga analisis ini seringkali digunakan, baik dalam rangka melihat perkembangan dan transformasi struktur ekonomi suatu wilayah maupun melihat keunggulan kompetitif dan keunggulan komparatif wilayah satu dengan wilayah lainnya dengan mengacu wilayah referensi. Terlebih dulu, sebelum melakukan visualisasi spasial menggunakan fungsi plot(), ada baiknya kita bahas terlebih dahulu mengenai Tipologi Klassen itu sendiri. Tipologi Klassen merupakan teknik pengelompokan sektor, subsektor, lapangan usaha, atau komoditas tertentu di wilayah analisis berdasarkan pertumbuhan nilai tambah wilayah analisis terhadap nasional atau...