Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie in die R-Umgebung importiert werden. In den meisten realen Szenarien sind Daten in externen Dateien oder Datenbanken gespeichert. Der erste Schritt in jedem Datenanalyse-Workflow besteht darin, diese Daten zu importieren, um mit der Erkundung und Bearbeitung beginnen zu können.

Häufige Datenquellen

Reale Daten stammen häufig aus verschiedenen Quellen, wie zum Beispiel:

• CSV-Dateien (Comma-Separated Values);
• Excel-Tabellen;
• Textdateien (TXT);
• Datenbanken (z. B. SQL, SQLite, PostgreSQL);
• Web-APIs oder andere Online-Quellen.

R stellt eine Vielzahl von Funktionen und Paketen bereit, um Daten aus diesen Quellen einfach einzulesen.

Einlesen einer CSV-Datei

CSV ist eines der am häufigsten verwendeten Formate zur Speicherung tabellarischer Daten. Um eine CSV-Datei in R zu importieren, wird in der Regel eine Funktion verwendet, die die Datei einliest und in einem Data Frame speichert – einer Struktur, die Daten in Zeilen und Spalten organisiert.

df <- read_csv("car_details.csv")

Daten anzeigen

Nachdem die Daten geladen wurden, ist es hilfreich, einen kurzen Blick darauf zu werfen. Eine einfache Möglichkeit hierfür in RStudio ist die Verwendung der Funktion View():

View(df)