Rでデータフレームをcsvまたはtsvで保存する方法

1. readr パッケージを使う方法（Tidyverse標準）

「迷ったらこれ！」という標準的な方法です。
tidyverse パッケージ群に含まれているため、dplyr などと一緒に使うのに最適です。

• メリット: デフォルトでUTF-8出力（文字化けしにくい）、行番号（row names）を勝手に出力しない、高速。
• 関数: write_csv() (CSV用), write_tsv() (TSV用)

R

library(readr)

# CSVとして保存
write_csv(df, "data.csv")

# TSVとして保存
write_tsv(df, "data.tsv")

# パイプ演算子と組み合わせる場合もスムーズです
# df %>% filter(value > 100) %>% write_csv("filtered_data.csv")

2. data.table パッケージを使う方法（爆速）

「データ量が大きい（数GB〜）」場合に最強の方法です。
fwrite (fast write) という関数を使います。驚くほど高速です。

• メリット: 圧倒的に速い、メモリ効率が良い、自動で並列処理してくれる、gzip圧縮もファイル名を変えるだけで自動対応。
• 関数: fwrite()

R

library(data.table)

# CSVとして保存（デフォルト）
fwrite(df, "data.csv")

# TSVとして保存（区切り文字を自動判定しますが、明示も可能）
fwrite(df, "data.tsv", sep = "\t")

# おまけ：ファイル名を.gzにするだけで自動圧縮してくれます（容量節約に便利！）
fwrite(df, "data.csv.gz")

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モダンな方法と昔の方法（write.csv）の違い

特徴	write_csv (readr)	fwrite (data.table)	write.csv (Base R)
速度	速い	爆速	遅い
行番号 (row.names)	デフォルトでなし	デフォルトでなし	デフォルトであり (これがズレの原因になりがち！)
文字コード	UTF-8固定	自動	OS依存 (CP932などになりがち)
圧縮	.gz 指定で可	.gz 指定で可	別途処理が必要

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まとめ

• 普段使い・解析パイプラインの途中: readr::write_csv() がクセがなくて使いやすいです。
• 巨大なデータ・速度重視: data.table::fwrite() 一択です。

どちらも row.names = FALSE をわざわざ書かなくていいので、コードもスッキリしますよ！

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今回のようにCSV/TSVで保存するのも良いですが、もし「Rだけでまた読み込む」のであれば、読み書きがさらに高速で型情報（factorなど）も保持できる RDS形式 や Parquet形式 も便利です。

よろしければ、「RDSやParquet形式での保存方法」についても解説しましょうか？