09-export.Rmd

# Sauvegarder son travail

Après avoir réalisé ces traitements, on peut exporter son travail afin de le finaliser dans un tableur ou un traitement de texte en vue d'une publication ou autre. On peut donc avoir à exporter soit des tableaux qu'on retouchera par la suite, soit des images de ses graphiques qu'on intégrera dans un document. Une dernière possibilité consiste à sauvegarder un ensemble d'objets R dans un seul fichier (RData) afin de retrouver son environnement de travail facilement en rouvrant une session de R.

## Exportation des résultats

- Exporter une table en csv
```{r exp_1, eval=FALSE}
res <- summary(base)
write.table(x = res, file = 'outputs/resultat_R.csv', sep = ';', row.names = FALSE)
# row.names=F pour éviter un décalage entre première ligne et les suivantes

write.table(x = base, file = 'outputs/base_R.csv', sep = ';', row.names = FALSE)
```

- Exporter un graphique pour l'intégrer à un document
```{r exp_2,eval=FALSE}
png('outputs/mongraphe.png') # Alloue et ouvre le fichier où inscrire le graphe
ggplot(base, aes(x = P14_EMPLT, y = MED13)) +
  geom_point(colour = "blue")
dev.off()           # Ferme le fichier
```

$\rightarrow$ Beaucoup d'autres fonctions : `jpeg`, `pdf`, `postscript`, `svg`...


## Environnement et `.RData`

Il est possible de sauvegarder des objets R (*dataframe*, *vecteur*, etc...) directement sur son ordinateur. Une liste d'objets R est enregistrée sous le format `.RData`.

```{r exp_3,eval=FALSE}
save(list = ls(), file = "outputs/env_entier.RData") # sauvegarde de tout l'environnement sur le répertoire choisi
rm(list = ls()) # suppression de notre environnement dans R
load("outputs/env_entier.RData") # chargement de l'environnement stocké sur l'ordinateur

save(base, res, file = "outputs/petit_env.RData") # sauvegarde des éléments base et V1
rm(list = ls()) # suppression de notre environnement
load("outputs/petit_env.RData")
```

>**Avantages    
- Un seul fichier peut contenir des dataframes, des graphiques, des fonctions, etc.    
- La lecture est très rapide $\Rightarrow$ utile pour les gros volumes de données**