R में डेटा लिखना (Writing Data in R)

परिचय

डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया केवल डेटा पढ़ने या विश्लेषण करने तक सीमित नहीं होती, बल्कि अंतिम परिणामों को सहेजने (Save) और निर्यात (Export) करने की आवश्यकता भी होती है। R प्रोग्रामिंग भाषा डेटा को विभिन्न फ़ॉर्मेट्स — जैसे CSV, Excel, TXT, JSON, XML या RDS — में लिखने के लिए कई शक्तिशाली फ़ंक्शन्स प्रदान करती है। इस प्रक्रिया को Writing Data या Exporting Data कहा जाता है।

डेटा को निर्यात करना महत्वपूर्ण है क्योंकि इससे हम विश्लेषण के परिणामों को साझा कर सकते हैं, रिपोर्ट्स बना सकते हैं या भविष्य के विश्लेषण के लिए स्टोर कर सकते हैं।

1️⃣ R में डेटा लिखने के सामान्य तरीके

• write.csv()
• write.table()
• write.xlsx()
• writeLines()
• saveRDS() / save()

उदाहरण: CSV फ़ाइल में डेटा लिखना

# Data frame बनाना
data <- data.frame(
  Name = c('Amit', 'Priya', 'Raj'),
  Marks = c(85, 90, 78),
  Grade = c('A', 'A+', 'B')
)

# CSV फ़ाइल में लिखना
write.csv(data, 'students.csv', row.names = FALSE)

यह कोड `students.csv` नाम की फ़ाइल में डेटा लिखता है।

2️⃣ write.table() फ़ंक्शन

यह फ़ंक्शन किसी भी टैबुलर डेटा को फाइल में लिखने के लिए उपयोगी है।

write.table(data, 'students_table.txt', sep='\t', quote=FALSE, row.names=FALSE)

3️⃣ Delimiter बदलना

यदि आप किसी अन्य सेपरेटर (जैसे `|` या `;`) का उपयोग करना चाहते हैं:

write.table(data, 'students_pipe.txt', sep='|', row.names=FALSE)

4️⃣ Excel फ़ाइल में डेटा लिखना

R में Excel में डेटा लिखने के लिए openxlsx या writexl पैकेज का उपयोग किया जाता है।

install.packages('writexl')
library(writexl)

write_xlsx(data, 'students_data.xlsx')

Multiple Sheets Example

install.packages('openxlsx')
library(openxlsx)

wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, 'Sheet1')
writeData(wb, 'Sheet1', data)
saveWorkbook(wb, 'multi_sheet.xlsx', overwrite = TRUE)

5️⃣ टेक्स्ट फ़ाइल में डेटा लिखना

सरल टेक्स्ट आउटपुट के लिए `writeLines()` का उपयोग किया जा सकता है।

lines <- c('R Programming', 'Data Science', 'Statistics')
writeLines(lines, 'topics.txt')

6️⃣ JSON फ़ाइल में डेटा लिखना

JSON फ़ाइलों में डेटा निर्यात करने के लिए `jsonlite` पैकेज का उपयोग करें।

install.packages('jsonlite')
library(jsonlite)

json_data <- toJSON(data, pretty=TRUE)
write(json_data, 'students.json')

7️⃣ XML फ़ाइल में डेटा लिखना

XML फॉर्मेट में डेटा लिखने के लिए `xml2` पैकेज उपयोग किया जा सकता है।

library(xml2)

xml_doc <- as_xml_document(list(students = list(data)))
write_xml(xml_doc, 'students.xml')

8️⃣ RDS फ़ाइल में डेटा लिखना

R में डेटा को `.rds` फॉर्मेट में सहेजना एक लोकप्रिय तरीका है क्योंकि यह ऑब्जेक्ट्स को पुनः लोड करने योग्य बनाता है।

saveRDS(data, 'student_data.rds')
mydata <- readRDS('student_data.rds')

9️⃣ कई डेटा फ़्रेम्स को एक साथ सेव करना

यदि आपको कई डेटा फ़्रेम्स को एक फ़ाइल में सहेजना है, तो `save()` का उपयोग करें।

save(data, lines, file='multiple_objects.RData')

# लोड करने के लिए
load('multiple_objects.RData')

🔟 डेटा को वेब या क्लाउड पर सेव करना

R के माध्यम से डेटा को AWS S3, Google Sheets, या GitHub जैसी सेवाओं पर भी अपलोड किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, Google Sheets के लिए `googlesheets4` पैकेज प्रयोग होता है।

1️⃣1️⃣ append मोड (मौजूदा फाइल में डेटा जोड़ना)

write.table(data, 'students_log.txt', append=TRUE, sep=',', col.names=FALSE)

1️⃣2️⃣ Error Handling

डेटा लिखते समय यदि पथ (path) या अनुमति (permission) में त्रुटि होती है, तो R त्रुटि लौटाता है। इसे `tryCatch()` के माध्यम से संभाला जा सकता है:

tryCatch({
  write.csv(data, '/restricted/students.csv')
}, error=function(e) {
  print('Error: Unable to write file.')
})

1️⃣3️⃣ Encoding सेट करना

write.csv(data, 'students_utf8.csv', fileEncoding='UTF-8')

1️⃣4️⃣ वास्तविक उदाहरण

मान लीजिए आपके पास छात्रों का प्रदर्शन डेटा है जिसे आप Excel और JSON दोनों में सेव करना चाहते हैं:

students <- data.frame(
  Name=c('Aarav','Neha','Kunal','Riya'),
  Score=c(91,85,77,88),
  Grade=c('A+','A','B','A')
)

library(writexl)
write_xlsx(students, 'performance.xlsx')

library(jsonlite)
write(toJSON(students, pretty=TRUE), 'performance.json')

1️⃣5️⃣ वास्तविक उपयोग क्षेत्र

• स्वचालित रिपोर्ट जनरेशन (Automated Report Generation)
• डेटा शेयरिंग और API इंटीग्रेशन
• डेटा बैकअप और एक्सपोर्ट
• क्लाउड डेटा ट्रांसफर
• Model Output Logs

1️⃣6️⃣ डेटा एक्सपोर्ट के बाद जाँच

file.exists('students.csv')  # TRUE लौटाएगा यदि फ़ाइल बन गई हो

1️⃣7️⃣ डेटा एक्सपोर्ट करते समय सुझाव

• row.names को FALSE रखना बेहतर होता है।
• फाइल का फॉर्मेट डेटा के उपयोग के अनुरूप चुनें।
• Unicode या UTF-8 encoding का उपयोग करें।
• write.csv() में “quote=FALSE” देना textual fields के लिए उपयोगी है।

निष्कर्ष

R में डेटा लिखना और निर्यात करना किसी भी विश्लेषण का अंतिम चरण है। यह डेटा को रिपोर्ट्स, विज़ुअलाइज़ेशन और साझा करने के लिए तैयार करता है। R की बहु-फॉर्मेट सपोर्ट और आसान सिंटैक्स इसे एक शक्तिशाली डेटा प्रबंधन टूल बनाते हैं। एक डेटा वैज्ञानिक के लिए यह समझना अनिवार्य है कि विश्लेषण के परिणामों को कैसे और कहाँ सहेजा जाए ताकि उनका पुनः उपयोग और साझा करना सरल हो सके।