Меню

Структура экспорта и импорта России

Структура экспорта и импорта России

Часто начинающие и опытные бизнесмены, желая заняться новым бизнесом, спрашивают: «Что ввозят и вывозят из России? Что импортирует и экспортирует РФ? Какие товары подлежат процедуре таможенного оформления?».

Для ответа на Ваши вопросы ниже мы приведем таблицу с ежедневными запросами клиентов на импорт и экспорт. Надеемся, данная таблица поможет принять Вам правильное решение по развитию вашего бизнеса. Список пополняется ежедневно.

ИМПОРТ В РОССИЮ

ЭКСПОРТ ИЗ РОССИИ

Абрикосы из Турции, Узбекистана , Алжира

Автомобили в Таджикистан

Авиационные запчасти из США

Арбалет в Украину

Авокадо из Израиля

Арматура в Украину

Автозапчасти из Узбекистана

Бочки деревянные в Китай

Автокресла из Китая

Вино в Китай

Айва из Ирана, Молдовы

Ананас из Филиппин, Австралии, Индии

Генераторы

Апельсины из Ирана, Марокко, Турции, Египта

Гофра в Узбекистан

Арбуз из Казахстана

Доска дуба в Узбекистан

БАДы из Таиланда, Индонезии, Греции

Доски в Узбекистан

Бананы из США, Чили, Эквадора

Белье из Китая

Зерно в Украину

Болгарский перец из Марокко

Веники из Узбекистана

Икра в Японию

Виноград из Турции, Ирана, Германии

Искусственные цветы в ОАЭ

Вишня из Германии, Польши, Австрии

Кальяны в ОАЭ

Водный транспорт из США

Колеса в Узбекистан

Кондитерские изделия в Эстонию

Гидронасосы из Китая

Косметика в Украину

Голубика из Новой Зеландии, Китая, Израиля

Крупа в Узбекистан

Гранат из Ирана

Ленты в Азербайджан

Гранулы из Ирана

Личные вещи в Германию, Таджикистан

Грейпфрут из Гондураса, Мексики

Медицинское оборудование в Узбекистан

Груши из США, Турции, Индии

Модульные листы в Китай

Дроссель из Германии

Мотовездеход в Узбекистан

Дыня из Ирана, Узбекистана , Казахстана

Мука в Нигерию, Китай

Ежевика из Ирландии, Канады, США

Мюсли в Китай

Запчасти для принтера из Китая, США, Германии

Мясо в Узбекистан

Зелень из Израиля, Туркменистана

Земляника из Китая, США

Отходы в Узбекистан

Зубные протезы ФЛ

Печь во Францию

Игрушки из Китая

Пищевая продукция в Азербайджан

Иконы из Италии

Пшеница в Ливан

Икра из США

Реагенты в Узбекистан

Инжир из Турции, Ирана

Инструменты из Китая

Светильники в ОАЭ

Каркас для самолета из Германии

Сканеры пальцев в Турцию

Кашпо фарфоровые, деревья пластиковые из Китая

Слитки алюминия в Словению

Квадроциклы из Германии

Соколы в ОАЭ

Керамическая плитка из Ирана

Соль пищевая в Египет

Кешью из Нигерии

Столешницы в Таджикистан

Киви из Ирана, Италии, Новой Зеландии

Строительные материалы в Германию

Клубника из Египта, Марокко, Кореи

Тканевые маски в Китай

Клюква из Колумбии, Литвы, Сербии

Ковры из Туркменистана, Ирана

Трубы в ОАЭ

Кокосовая продукция из Шри-Ланки

Уголь в Азербайджан

Кокосы из Парагвая, Таиланда, Нигерии

Химия в Узбекистан

Колеса из Германии, США

Церковная утварь в Таджикистан

Шины в Грузию, Узбекистан

Корм для животных из Южной Кореи, Китая

Шпалы в Узбекистан

Косметика из Китая, Индии, Германии, Австралии, Израиля, Иордании, Кипра, Ливана

Щебень в Бангладеш

Кофе зеленый в зернах из Марокко, Бразилии

Кофе из Италии

Краска из Франции

Крыжовник из Сербии, Таиланда, Польши

Лайм из Турции, Германии

Лимоны из Грузии

Лист оцинкованный из Германии

Личи из Доминиканы, Вьетнама

Личные вещи из Канады

Лонган из Китая, Индонезии

Магниты из Китая

Малина из Польши, Сербии, Украины

Мальки из Тайваня

Манго из Доминиканы, Перу

Мангостины из Перу, Вьетнама, Таиланда

Мандарины из Грузии, Турции, Марокко

Маракуйя из Индии, Колумбии

Материнские платы из Китая

Мед из Сербии

Медоборудование из Италии

Металлолом из Китая

Мешки полипропилен из Китая

Моно-нити для подтяжки лица из США

Морепродукты из Таиланда

Мороженая рыба из Ирана

Насосы из Украины

Нектарины из Сербии, Узбекистана

Оборудование из Германии, из ОАЭ, Китая, Ирана, Италии, Польши

Оберточная бумага из Европы

Овощи из Кении, Узбекистана, Китая

Овощи консервированные из Азербайджана

Огнетушители из США

Огурцы из Азербайджана

Одежда из Италии, Пакистана, Китая

Орехи из Филиппин, Индии, Азербайджана, Бразилии

Орхидеи из Тайваня

Папайя из Таиланда, Вьетнама, Индонезии

Перец свежий из Узбекистана

Персик из Таджикистана, Молдовы

Питахайя из Шри-Ланки, Таиланда, Вьетнама

Плита из Ирана

Подшипники из Китая

Подъемник для люстр из Китая

Полиэтилен из Ирана

Полиэтиленовые пакеты, пленка из Украины

Помело из Китая

Прессформы из Италии

Промышленные вентиляторы из Италии

Пряжа из Норвегии

Растения из Колумбии, Голландии

Реагенты из Китая

Розы из Эквадора, Индии, ЮАР

Светильники из Китая

Слива из Польши

Смородина из Сербии, Марокко, Молдовы

Специи из Азербайджана

Сплав металлы из Китая, Азербайджана

Средства для волос из США

Станки из Венгрии, Китая

Стройматериалы из Украины

Сувениры из Индии

Сухие плоды из Вьетнама

Сухофрукты из Армении, Турции, Чили

Ткани из Китая

Тостеры из США

Туфли из Китая

Устрицы живые из США, Франции, Туниса, Италии

Утки из Китая

Фейхоа из Италии, США, Таиланда

Физалис из Китая, Испании, Франции

Финики из Саудовской Аравии, ОАЭ

Фрукты из Филиппин

Хлопок из Азербайджана

Хурма из Грузии, Азербайджана

Цветные металлы из Китая

Цветы из Эквадора

Цитрусовые из Грузии

Чай из Индии, Египта

Чай из Непала

Черешня из Чили, Ливана , Новой Зеландии

Черника из Беларуси, Турции, Колумбии

Шелковица из Ирана, Зимбабве, Саудовской Аравии

Шины из Германии

Электролизные ячейки из Австралии

Электронные компоненты из Китая

Электросамокаты из Китая

Эндоскопы из Чехии

Яблоки из Сербии, Ирана, Молдовы

Если у вас есть вопросы по услугам, по оплате или любые другие, пожалуйста, свяжитесь с нашими специалистами
по телефону в Москве: 8 (495) 788-80-56 (многоканальный)

Если у вас есть вопросы по услугам, по оплате или любые другие, пожалуйста, свяжитесь с нашими специалистами
по телефону в Москве:
8 (495) 788-80-56
Многоканальный телефон:

Источник

Все товары | Импорт и Экспорт | 2019

Объём мирового экспорт товаров в 2019 году превысил 18,1 трлн долларов (согласно отчётности 132 стран). Годом ранее этот показатель составил 19 трлн долларов (по данным 156 стран).

За 2019 год пока нет данных об экспорт таких участников мирового рынка товаров, как Иран (0,507% мирового экспорт в 2018 году), Украина (0,248%), Ангола (0,22%), Оман (0,219%), Ливия (0,157%), Бахрейн (0,075%), Доминиканская Республика (0,049%), Мозамбик (0,027%), Танзания (0,019%), Судан (0,018%), Уганда (0,016%), Ливан (0,015%), Албания (0,015%), Нигер (0,008%)

Какие страны экспортировали товары в 2019 году?

Основными экспортёрами товаров в 2019 году были

  • Китай — 13,7% мирового экспорт (2,49 трлн долларов)
  • США — 9,08% (1,64 трлн)
  • Германия — 8,24% (1,49 трлн)
  • Япония — 3,89% (705 млрд)
  • Нидерланды — 3,18% (576 млрд)

Согласно отчётности основных экспортёров, крупнейшими торговыми потоками экспорт товаров «Все товары» в 2019 году были

  • Экспорт из Канада в США (1,85% мирового экспорта, 336 млрд долларов согласно отчётности Канада)
  • Экспорт из Китай в Гонконг (1,54% мирового экспорта, 279 млрд долларов согласно отчётности Китай)
  • Экспорт из Китай в Япония (0,79% мирового экспорта, 143 млрд долларов согласно отчётности Китай)
  • Экспорт из Китай в США (2,31% мирового экспорта, 418 млрд долларов согласно отчётности Китай)
  • Экспорт из Гонконг в Китай (1,63% мирового экспорта, 296 млрд долларов согласно отчётности Гонконг)
  • Экспорт из Мексика в США (1,98% мирового экспорта, 358 млрд долларов согласно отчётности Мексика)
  • Экспорт из Саудовская Аравия в Прочие (скрытые партнеры) (1,11% мирового экспорта, 202 млрд долларов согласно отчётности Саудовская Аравия)
  • Экспорт из ОАЭ в Прочие (скрытые партнеры) (1,11% мирового экспорта, 201 млрд долларов согласно отчётности ОАЭ)
  • Экспорт из США в Канада (1,61% мирового экспорта, 292 млрд долларов согласно отчётности США)
  • Экспорт из США в Мексика (1,41% мирового экспорта, 256 млрд долларов согласно отчётности США)

Объём мирового импорт товаров в 2019 году превысил 18,3 трлн долларов (согласно отчётности 132 стран). Годом ранее этот показатель составил 19,2 трлн долларов (по данным 156 стран).

За 2019 год пока нет данных об импорт таких участников мирового рынка товаров, как Украина (0,297% мирового импорт в 2018 году), Иран (0,214%), Оман (0,133%), Доминиканская Республика (0,115%), Бахрейн (0,106%), Ливан (0,103%), Ангола (0,083%), Эфиопия (0,077%), Ливия (0,069%), Судан (0,054%), Танзания (0,044%), Мозамбик (0,035%), Уганда (0,034%), Албания (0,03%)

Читайте также:  10 существенных отличий женщин от мужчин

Какие страны импортировали товары в 2019 году?

Основными импортёрами товаров в 2019 году были

  • США — 14% мирового импорт (2,56 трлн долларов)
  • Китай — 11,2% (2,06 трлн)
  • Германия — 6,76% (1,23 трлн)
  • Япония — 3,93% (720 млрд)
  • Великобритания — 3,77% (692 млрд)
  • Франция — 3,5% (643 млрд)

Согласно отчётности основных импортёров, крупнейшими торговыми потоками импорт товаров «Все товары» в 2019 году были

  • Импорт в Канада из США (1,25% мирового экспорта, 229 млрд долларов согласно отчётности Канада)
  • Импорт в Китай из Япония (0,935% мирового экспорта, 171 млрд долларов согласно отчётности Китай)
  • Импорт в Китай из Южная Корея (0,946% мирового экспорта, 173 млрд долларов согласно отчётности Китай)
  • Импорт в Китай из Прочие страны Азии (0,942% мирового экспорта, 172 млрд долларов согласно отчётности Китай)
  • Импорт в Гонконг из Китай (1,44% мирового экспорта, 264 млрд долларов согласно отчётности Гонконг)
  • Импорт в Япония из Китай (0,923% мирового экспорта, 169 млрд долларов согласно отчётности Япония)
  • Импорт в Мексика из США (1,12% мирового экспорта, 206 млрд долларов согласно отчётности Мексика)
  • Импорт в США из Канада (1,78% мирового экспорта, 326 млрд долларов согласно отчётности США)
  • Импорт в США из Китай (2,57% мирового экспорта, 472 млрд долларов согласно отчётности США)
  • Импорт в США из Мексика (1,97% мирового экспорта, 361 млрд долларов согласно отчётности США)

Источник



6 Импорт и экспорт данных

Итак, пришло время перейти к реальным данным. Мы начнем с использования датасета (так мы будем называть любой набор данных) по супергероям. Этот датасет представляет собой табличку, каждая строка которой — отдельный супергерой, а столбик — какая-либо информация о нем. Например, цвет глаз, цвет волос, вселенная супергероя 11 , рост, вес, пол и так далее. Несложно заметить, что этот датасет идеально подходит под структуру датафрейма: прямоугольная табличка, внутри которой есть разные колонки, каждая из которой имеет свой тип (числовой или строковый).

6.1 Рабочая папка и проекты RStudio

Для начала скачайте файл по ссылке

Он, скорее всего, появился у Вас в папке “Загрузки.” Если мы будем просто пытаться прочитать этот файл (например, с помощью read.csv() — мы к этой функцией очень скоро перейдем), указав его имя и разрешение, то наткнемся на такую ошибку:

Это означает, что R не может найти нужный файл. Вообще-то мы даже не сказали, где искать. Нам нужно как-то совместить место, где R ищет загружаемые файлы и сами файлы. Для этого есть несколько способов.

  • Магомет идет к горе: перемещение файлов в рабочую папку.

Для этого нужно узнать, какая папка является рабочей с помощью функции getwd() (без аргументов), найти эту папку в проводнике и переместить туда файл. После этого можно использовать просто название файла с разрешением:

Кроме того, путь к рабочей папке можно увидеть в RStudio во вкладке с консолью, в самой верхней части (прямо под надписью “Console”):

  • Гора идет к Магомету: изменение рабочей папки.

Можно просто сменить рабочую папку с помощью setwd() на ту, где сейчас лежит файл, прописав путь до этой папки. Теперь файл находится в рабочей папке:

Этот вариант использовать не рекомендуется! Как минимум, это сразу делает невозможным запустить скрипт на другом компьютере. Ну а если все-таки вдруг повезет и получится, то ваш коллега будет очень недоволен, что ваш скрипт изменяет рабочую директорию.

  • Гора находит Магомета по месту прописки: указание полного пути файла.

Этот вариант страдает теми же проблемами, что и предыдущий, поэтому тоже не рекомендуется!

Для пользователей Windows есть дополнительная сложность: знак / является особым знаком для R, поэтому вместо него нужно использовать двойной // .

  • Магомет использует кнопочный интерфейс: Import Dataset.

Во вкладке Environment справа в окне RStudio есть кнопка “Import Dataset.” Возможно, у Вас возникло непреодолимое желание отдохнуть от написания кода и понажимать кнопочки — сопротивляйтесь этому всеми силами, но не вините себя, если не сдержитесь.

  • Гора находит Магомета в интернете.

Многие функции в R, предназначенные для чтения файлов, могут прочитать файл не только на Вашем компьютере, но и сразу из интернета. Для этого просто используйте ссылку вместо пути:

  • Каждый Магомет получает по своей горе: использование проектов в RStudio.

На первый взгляд это кажется чем-то очень сложным, но это не так. Это очень просто и ОЧЕНЬ удобно. При создании проекта создается отдельная папка, где у вас лежат данные, хранятся скрипты, вспомогательные файлы и отчеты. Кроме папки создается файл формата .Rproj, в котором хранятся настройки проекта. Если нужно вернуться к другому проекту — просто открываете другой проект, с другими файлами и скриптами. Можно даже иметь открытыми несколько окон RStudio таким образом. Это еще помогает не пересекаться переменным из разных проектов — а то, знаете, использование двух переменных data в разных скриптах чревато ошибками. Поэтому очень удобным решением будет выделение отдельного проекта под этот курс.

При закрытии проекта все переменные по умолчанию тоже будут сохраняться, а при открытии — восстанавливаться (а вот пакеты все равно придется подгружать заново). Это очень удобно, хотя некоторые рекомендуют от этого отказаться. Это можно сделать во вкладке Tool — Global Options.

6.2 Организация проектов

Даже если не пользоваться проектами RStudio (но я настоятельно рекомендую, это очень удобно), то все равно имеет смысл разделять различные свои проекты по отдельным папкам. Для небольших проектов этого уже может быть достаточно, но я рекомендую делать немного более сложную структуру папок внутри проекта. Например, такую:

В основной папке содержится автоматически созданный RStudio файл .Rproj, основной скрипт с формат .R (или же это может быть .Rmd файл — см. 12). Вспомогательные скрипты (например, с функциями) могут храниться в папке R. Если скриптов несколько, то их порядок стоит обозначить числами:

Данные стоит держать в отдельной папке, причем в некоторых ситуациях вы захотите создать отдельные подпапки, например, отдельные подпапки для данных на входе, временных файлов и данных на выходе. Результаты работы, например, отчеты, сгенерированные с помощью R Markdown (см. 12). Туда же можно поместить папку с графиками или же можно поместить эту папку в корневую директорию.

Это лишь пример структуры организации проектов, детали могут различаться, но такая структура позволит не заблудиться в собственных файлах, если тех накопилось достаточно много. Кроме того, другому человеку в такой структуре проекта будет разобраться значительно проще

При создании папок внутри основного проекта важно помнить о том, что теперь ваши файлы больше нельзя найти в вашей корневой директории: нужно искать их в соответствующих папках. Это значит, что путь до файла теперь будет не «heroes_information.csv» , а «data/heroes_information.csv» или даже «data/raw/heroes_information.csv» .

Пакет позволяет удобно работать с путями на любых операционных системах, создавая путь в зависимости от вашей корневой директории проекта.

Созданный путь можно использовать для чтения файлов:

Сами скрипты тоже лучше разделять на смысловые части. Для этого есть горячие клавиши Cmd + Shift + R . Это сочетание клавиш выведет окно, в котором вам нужно вписать название, после чего появится вот такой аккуратный комментарий:

Разделенный на такие части скрипт (да еще и с подробными комментариями) гораздо удобнее читать!

6.2.1 Табличные данные: текстовые и бинарные данные

Как Вы уже поняли, импортирование данных — одна из самых муторных и неприятных вещей в R. Если у Вас получится с этим справится, то все остальное — ерунда. Мы уже разобрались с первой частью этого процесса — нахождением файла с данными, осталось научиться их читать.

Здесь стоит сделать небольшую ремарку. Довольно часто данные представляют собой табличку. Или же их можно свести к табличке. Такая табличка, как мы уже выяснили, удобно репрезентируется в виде датафрейма. Но как эти данные хранятся на компьютере? Есть два варианта: в бинарном и в текстовом файле.

Читайте также:  Работа с кодировками в MySQL 4 1 11 и выше

Текстовый файл означает, что такой файл можно открыть в программе “Блокнот” или аналоге (например, TextEdit на macOS) и увидеть напечатанный текст: скрипт, роман или упорядоченный набор цифр и букв. Нас сейчас интересует именно последний случай. Таблица может быть представлена как текст: отдельные строчки в файле будут разделять разные строчки таблицы, а какой-нибудь знак-разделитель отделять колонки друг от друга.

Для чтения данных из текстового файла есть довольно удобная функция read.table() . Почитайте хэлп по ней и ужаснитесь: столько разных параметров на входе! Но там же вы увидете функции read.csv() , read.csv2() и некоторые другие — по сути, это тот же read.table() , но с другими параметрами по умолчанию, соответствующие формату файла, который мы загружаем. В данном случае используется формат .csv, что означает “Comma Separated Values” (Значения, Разделенные Запятыми). Формат .csv — это самый известный способ хранения табличных данных в файде на сегодняшний день. Файлы с расширением .csv можно легко открыть в любой программе, работающей с таблицами, в том числе Microsoft Excel и его аналогах.

Файл с расширением .csv — это просто текстовый файл, в котором “закодирована” таблица: разные строчки разделяют разные строчки таблицы, а столбцы отделяются запятыми (отсюда и название). Вы можете вручную создать такие файлы в Блокноте и сохранять их с форматом .csv — и такая табличка будет нормально открываться в Microsoft Excel и других программах для работы с таблицами. Можете попробовать это сделать самостоятельно!

Как говорилось ранее, в качестве разделителя ячеек по горизонтали — то есть разделителя между столбцами — используется запятая. С этим связана одна проблема: в некоторых странах (в т.ч. и России) принято использовать запятую для разделения дробной части числа, а не точку, как это делается в большинстве стран мира. Поэтому есть альтернативный вариант формата .csv, где значения разделены точкой с запятой ( ; ), а дробные значения — запятой ( , ). В этом и различие функций read.csv() и read.csv2() — первая функция предназначена для “международного” формата, вторая — для (условно) “Российского.” Оба варианта формата имеют расширение .csv, поэтому заранее понять какой именно будет вариант довольно сложно, приходится либо пробовать оба, либо заранее открывать файл в текстовом редакторе.

В первой строчке обычно содержатся названия столбцов — и это чертовски удобно, функции read.csv() и read.csv2() по умолчанию считают первую строчку именно как название для колонок.

Кроме .csv формата есть и другие варианты хранения таблиц в виде текста. Например, .tsv — тоже самое, что и .csv, но разделитель — знак табуляции. Для чтения таких файлов есть функция read.delim() и read.delim2() . Впрочем, даже если бы ее и не было, можно было бы просто подобрать нужные параметры для функции read.table() . Есть даже функции, которые пытаются сами “угадать” нужные параметры для чтения — часто они справляются с этим довольно удачно. Но не всегда. Поэтому стоит научиться справляться с любого рода данными на входе.

Итак, прочитаем наш файл. Для этого используем только параметр file = , который идет первым, и для параметра stringsAsFactors = поставим значение FALSE :

Параметр stringsAsFactors = задает то, как будут прочитаны строковые значения — как уже знакомые нам строки или как факторы. По сути, факторы — это примерно то же самое, что и character, но закодированные числами. Когда-то это было придумано для экономии используемых времени и памяти, сейчас же обычно становится просто лишней морокой. Но некоторые функции требуют именно character, некоторые factor, в большинстве случаев это без разницы. Но иногда непонимание может привести к дурацким ошибкам. В данном случае мы просто пока обойдемся без факторов. Если у вас версия R выше 4.0.0, то stringsAsFactors = будет FALSE по умолчанию.

Можете проверить с помощью View(heroes) : все работает! Если же вылезает какая-то странная ерунда или же просто ошибка — попробуйте другие функции ( read.table() , read.delim() ) и покопаться с параметрами. Для этого читайте Help .

6.3 Проверка импортированных данных

При импорте данных обратите внимания на предупреждения (если таковые появляются), в большинстве случаев они указывают на то, что данные импортированы некорректно.

Проверим, что все прочиталось нормально с помощью уже известной нам функции str() :

Всегда проверяйте данные на входе и никогда не верьте на слово, если вам говорят, что данные вычищенные и не содержат никаких ошибок.

На что нужно обращать внимание?

Прочитаны ли пропущенные значения как NA . По умолчанию пропущенные значения обозначаются пропущенной строчкой или “NA,” но встречаются самые разнообразные варианты. Возможные варианты кодирования пропущенных значений можно задать в параметре na.strings = функции read.table() и ее вариантов. В нашем датасете как раз такая ситуация, где нужно самостоятельно задавать, какие значения будут прочитаны как NA . Попытайтесь самостоятельно догадаться, как именно.

Прочитаны ли те столбики, которые должны быть числовыми, как int или num . Если в колонке содержатся числа, а написано chr (= «character» ) или Factor (в случае если stringsAsFactors = TRUE ), то, скорее всего, одна из строчек содержит в себе нечисловые знаки, которые не были прочитаны как NA .

Странные названия колонок. Это может случиться по самым разным причинам, но в таких случаях стоит открывать файл в другой программе и смотреть первые строчки. Например, может оказаться, что первые несколько строчек — пустые или что первая строчка не содержит название столбцов (тогда для параметра header = нужно поставить FALSE )

Вместо строковых данных у вас кракозябры. Это означает проблемы с кодировкой. В первую очередь попробуйте выставить значение «UTF-8» для параметра encoding = в функции для чтения файла:

В случае если это не помогает, попробуйте разобрать, что это за кодировка.

Все прочиталось как одна колонка. В этом случае, скорее всего, неправильно подобран разделить колонок — параметр sep = . Откройте файл в текстовом редакторе, чтобы понять какой нужно использовать.

В отдельных строчках все прочиталось как одна колонка, а в остальных нормально. Скорее всего, в файле есть значения типа \ или » , которые в функциях read.csv() , read.delim() , read.csv2() , read.delim2() читаются как символы для закавычивания значений. Это может понадобиться, если у вас в таблице есть строковые значения со знаками , или ; , которые могут восприниматься как разделитель столбцов.

Появились какие-то новые числовые колонки. Возможно неправильно поставлен разделитель дробной части. Обычно это либо . ( read.table() , read.csv() , read.delim() ), либо , ( read.csv2() , read.delim2() ).

Конкретно в нашем случае все прочиталось хорошо с помощью функции read.csv() , но в строковых переменных есть много прочерков, которые обозначают отсутствие информации по данному параметру супергероя, т.е. пропущенное значение. А вот с числовыми значениями все не так просто: для всех супергероев прописано какое-то число, но во многих случаях это -99. Очевидно, отрицательного роста и массы не бывает, это просто обозначение пропущенных значений (такое часто используется). Таким образом, чтобы адекватно прочитать файл, нам нужно поменять параметр na.strings = функции read.csv() :

6.4 Экспорт данных

Представим, что вы хотите сохранить табличку с данными про супергероев из вселенной DC в виде отдельного файла .csv.

Функция write.csv() позволит записать датафрейм в файл формата .csv:

Обычно названия строк не используются, и их лучше не записывать, поставив для row.names = значение FALSE :

По аналогии с read.csv2() , write.csv2() позволит записать файлы формата .csv с разделителем ; .

6.5 Импорт таблиц в бинарном формате: таблицы Excel, SPSS

Тем не менее, далеко не всегда таблицы представлены в виде текстового файла. Самый распространенный пример таблицы в бинарном виде — родные форматы Microsoft Excel. Если Вы попробуете открыть .xlsx файл в Блокноте, то увидите кракозябры. Это делает работу с этим файлами гораздо менее удобной, поэтому стоит избегать экселевских форматов и стараться все сохранять в .csv.

Такие файлы не получится прочитать при помощи базового инструментария R. Тем не менее, для чтения таких файлов есть много дополнительных пакетов:

файлы Microsoft Excel: лучше всего справляется пакет readxl (является частью расширенного tidyverse), у него есть много альтернатив ( xlsx , openxlsx ).

Читайте также:  Подготовка к ЕГЭ по обществознанию и истории Электронные курсы и книги

файлы SPSS, SAS, Stata: существуют два основных пакета — haven (часть расширенного tidyverse) и foreign .

Что такое пакеты и как их устанавливать мы изучим очень скоро.

6.6 Быстрый импорт данных

Чтение табличных данных обычно происходит очень быстро. По крайней мере, до тех пор пока ваши данные не содержат очень много значений. Если вы попробуете прочитать с помощью read.csv() таблицу с миллионами строчками, то заметите, что это происходит довольно медленно. Впрочем, эта проблема эффективно решается дополнительными пакетами.

  • Пакет readr (часть базового tidyverse) предлагает функции, очень похожие на стандартные read.csv() , read.csv2() и тому подобные, только в названиях используется нижнее подчеркивание: read_csv() и read_csv2() . Они быстрее и немного удобнее, особенно если вы работаете в tidyverse.
  • Пакет vroom — это часть расширенного tidyverse. Это такая альтернатива readr из того же tidyverse, но еще быстрее (отсюда и название).
  • Пакет data.table — это не просто пакет, а целый фреймворк для работы с R, основной конкурент tidyverse. Одна из основных фишек data.table — быстрота работы. Это касается не только процессинга данных, но и их загрузки и записи. Поэтому некоторые используют функции data.table для чтения и записи данных в отдельности от всего остального пакета — они даже и называются соответствующе: fread() и fwrite() , где f означет fast 12 .

Чем же пользоваться среди всего этого многообразия? Бенчмарки 13 показывают, что быстрее всех vroom и data.table . Если же у вас нет задачи ускорить работу кода на несколько миллисекунд или прочитать датасет на много миллионов строк, то стандартного read.csv() (если вы работаете в базовом R) и readr::read_csv() (если вы работаете в tidyverse) должно быть достаточно.

Все перечисленные пакеты повзоляют не только быстро импортировать данные, но и быстро (и удобно!) экспортировать их:

В плане скорости записи файлов соотношение сил примерно такое же, как и для чтения: vroom и data.table обгоняют всех, затем идет readr , и только после него — базовые функции R.

супергерои в комиксах, фильмах и телесериалах часто взаимодействуют друг с другом, однако обычно это взаимодействие происходит между супергероями одного издателя. Два крупнейших издателя комиксов — DC и Marvel, поэтому принято говорить о вселенной DC и Marvel.↩︎

А еще friendly: fread() обычно самостоятельно хорошо угадывает формат таблицы на входе. vroom тоже так умеет.↩︎

бенчмаркинг — это тест производительности, в данном случае — сравнение скорости работы конкурирующих пакетов.↩︎

Источник

Импорт данных в Excel из Интернета

В Excel есть множество встроенных инструментов для импорта данных из самых разных внешних источников. Есть среди них, разумеется, и инструмент для выгрузки информации из Интернета.

Все инструменты для импорта данных расположены на ленте на вкладке «Данные».

В новых версиях Excel по умолчанию встроена надстройка Power Query, которая и занимается импортом всех данных из внешних источников (пример показывали тут ). В более ранних версиях использовался специальный мастер импорта (пример был тут ). Если Вы привыкли именно к нему, то включить его в новой версии Excel можно пройдя по пути «Файл»-«Параметры»-«Данные» и поставив галочку на пункте «Из интернета (прежних версий)»

Как Вы уже догадались, для импорта данных из мировой паутины нужно найти команду «Из интернета», после чего перед вами откроется окно старого мастера импорта или новое окно Power Query. Разберем оба способа.

Старый мастер импорта данных из интернета

Если у Вас Excel 2013 или более старый, то этот мастер откроется по умолчанию при выборе команды «Из интернета» на вкладке «Данные». Если у Вас Excel 2016, то после того, как Вы включили старый мастер в настройках, как показано выше, он будет доступен по следующему пути: «Данные»-«Получить данные»-«Устаревшие мастеры»-«Из интернета (прежних версий)».

После запуска откроется окно «Создание веб-запроса». Оно похоже на стандартное окно браузера. В адресную строку вверху нужно ввести URL страницы, с которой необходимо выгрузить данные. После того, как страница будет загружена, все данные, которые Excel может импортировать, будут помечены небольшой желтой стрелкой. Кликните по ней и нажмите кнопку «Импорт» в правом нижнем углу. Если на странице нет желтых стрелок или они расположены не там, где нужно, то данным способом выгрузить данные в Excel не получится.

До нажатия кнопки импорт, можете задать некоторые настройки, кликнув на кнопке «Параметры» в правом верхнем углу. Наиболее полезной здесь является настройка «Отключить распознавание дат». Она позволяет избежать частой ошибки, вызванной особенностями региональных настроек системы, когда число в формате «2.15» выгружается в Excel как «фев.15».

После нажатия кнопки «Импорт» программа спросит у Вас, куда именно нужно выгрузить данные. После указания листа и диапазона, таблица из интернета будет выгружена в файл Excel. При этом, будет создан именованный диапазон, содержащий выгруженные ячейки.

После выгрузки с данными можно работать так же, как и с обычной информацией на листе (применять формулы, изменять, удалять, строить графики, сводные таблицы и т.д.).

Если поставить курсор в любую ячейку выгруженной таблицы и кликнуть правой кнопкой мыши, то в контекстном меню будет доступна команда «Обновить», по нажатию которой произойдет обновление источника данных (повторная выгрузка информации из интернета на лист). Там же (в контекстном меню) есть команда «Свойства диапазона данных. «. Вызвав ее можно задать, например, настройки обновления или изменить имя диапазона.

На данный момент, этот способ импорта данных несколько устарел. Всё тяжелее найти сайты и страницы с «желтыми стрелочками». Поэтому рекомендуем обновить Excel и прибегнуть к использованию второго способа импорта данных.

2. Импорт данных с помощью Power Query

После нажатия кнопки «Из интернета» в Excel 2016 Вы увидите не окно «Создание веб-запроса», а маленькое окошко, в котором нужно будет указать адрес страницы.

После нажатия кнопки «ОК» нужно подождать, пока Power Query подключится к источнику. Когда это произойдет, Вы увидите окно «Навигатор». В левой части будет представлен список всех таблиц, которые программа смогла распознать на странице сайта. После клика на любой из них в правой части окна появится предпросмотр данных (будут отображены те, которые Power Query выгрузит на лист при выборе данной таблицы). Если в правой части переключить вкладку вверху с «Представление таблицы» на «Веб-представление», то можно увидеть, как выглядит выбранная Вами таблица на странице сайта (и понять, это ли вы хотите выгрузить).

Если результат предпросмотра Вас устраивает, жмите кнопку «Загрузить». Если нет, то можно нажать кнопку «Правка». Тогда Вы попадете в окно редактора Power Query. Здесь можно настроить обработку данных после получения их из Интернета и перед выгрузкой на лист. Например, удалить лишние столбцы, изменить заголовки или поменять регистр текста.

После того, как данные примут нужный вид, нажмите кнопку «Закрыть и загрузить» на вкладке «Главная» в редакторе запросов.

Данные будут выгружены на новый лист. Обратите внимание, что импортированная таблица будет автоматически преобразована в «умную таблицу», а в списке запросов («Данные» — «Запросы и подключения») появится новый запрос.

Обновить его можно кликнув правой кнопкой мыши и выбрав команду «Обновить», либо нажав на иконку в правом верхнем углу рядом с названием запроса. Там же (в контекстном меню по правой кнопке мыши) есть команда «Свойства», с помощью которой можно, например, настроить автообновление запроса.

В отличие от старого мастера импорта, Power Query имеет ряд преимуществ:

1) Может работать с гораздо большим числом сайтов и страниц;

2) Может осуществлять промежуточную обработку данных перед тем, как они будут выгружены на лист;

3) Выгружает данные из Интернета гораздо быстрее;

4) Автоматически создает «Умную таблицу».

Учитывая всё вышесказанное, настоятельно рекомендуем Вам пользоваться новыми версиями Excel в целом и Power Query в частности (в Excel 2016 он встроен по умолчанию, в Excel 2010 и 2013 может быть установлен как бесплатная надстройка).

Ваши вопросы по статье можете задавать через нашего бота обратной связи в Telegram: @ExEvFeedbackBot

Источник