Así se Importan datos en R (CSV, EXCEL/xlsx/xls…)

Uno de los primeros pasos cuando empiezas a trabajar con R es importar datos. Da igual si vienes de Excel, de un CSV o de otro formato: si no sabes leer datos en R, estás bloqueado desde el minuto uno.

En este artículo te voy a enseñar cómo importar datos en R paso a paso, centrándonos en los formatos más habituales: CSV y Excel (xlsx / xls). Todo con ejemplos sencillos y código que puedes copiar y ejecutar sin problemas.

Importar datos en R: lo básico que tienes que saber

Antes de entrar en código, una idea clave:

R no trabaja “directamente” con Excel, trabaja con archivos que tú importas.

Por eso es tan importante entender qué función usar según el formato del archivo.

Los formatos más comunes son:

  • CSV

  • Excel (.xlsx, .xls)

  • TXT u otros delimitados

Vamos uno por uno.

Importar archivos CSV en R

El formato CSV es el más habitual en análisis de datos.

Usando R base

La función clásica es read.csv():

datos <- read.csv("datos.csv")

Con esto:

  • Lees el archivo CSV

  • Lo guardas en un data frame

  • Ya puedes empezar a trabajar

Si el archivo está en otra carpeta, tienes que indicar la ruta:

datos <- read.csv("data/datos.csv")

Comprobar que los datos se han importado bien

Siempre conviene revisar:

head(datos)
str(datos)

Esto te permite ver:

  • Las primeras filas

  • Los nombres de las columnas

  • El tipo de cada variable

Es un paso que mucha gente se salta… y luego vienen los problemas.

Importar CSV con tidyverse (readr)

Si usas tidyverse, lo normal es usar read_csv():

library(readr)

datos <- read_csv("datos.csv")

Ventajas:

  • Más rápido

  • Mejor detección de tipos

  • Mensajes más claros

El resultado sigue siendo un data frame (tibble).

Importar archivos Excel en R (xlsx y xls)

Para leer Excel en R necesitas un paquete extra. El más usado es readxl.

Instalar y cargar readxl

install.packages("readxl")
library(readxl)

Importar un Excel en R

Si tu archivo es .xlsx o .xls:

datos <- read_excel("datos.xlsx")

R detecta automáticamente:

  • El tipo de Excel

  • La primera hoja

Así de fácil.

Importar una hoja concreta de Excel

Si el archivo tiene varias hojas:

datos <- read_excel("datos.xlsx", sheet = "Hoja2")

O por número:

datos <- read_excel("datos.xlsx", sheet = 2)

Muy útil cuando trabajas con Excels grandes.

Ver las hojas de un Excel antes de importar

Puedes listar las hojas disponibles:

excel_sheets("datos.xlsx")

Así sabes exactamente qué hoja leer.

¿Dónde colocar los archivos de datos?

Lo más recomendable es:

  • Tener una carpeta data/ o datos/

  • Guardar ahí todos los archivos

  • Usar rutas relativas

Esto hace tu proyecto mucho más ordenado y reproducible.

Conclusión

Qué tienes que llevarte de este artículo:

  • CSV → read.csv() o read_csv()

  • Excel → read_excel()

  • Revisa siempre los datos importados

  • Usa rutas claras y ordenadas

  • Importar datos es el primer paso de cualquier análisis

Si entiendes esto, ya puedes empezar a trabajar con datos reales en R. En la academia online tienes cursos estructurados para aprender R paso a paso, con ejemplos reales y sin perder tiempo.