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title: "Export als CSV-Datei (BatBase)"
topicId: "Export_CSV_Datei_BatBase"
contextId: 354
editionen: [server]
status: aktualisiert
version: "5.4"
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Dieser Export gibt Beringungen und Wiederfunde aus dem Modul [BatBase](/desktop/fachmodule/batbase) als CSV-Datei für statistische Auswertungen aus, z. B. in R oder LibreOffice.

Sie starten den Export im Menüband: Registerkarte _Export_, Bediengruppe _BatBase_, Menü **BatBase Exporte**, Befehl **CSV-Datei**.

## CSV-Datei exportieren

1. Legen Sie die Datenquelle fest: **Aktueller Filter** exportiert die Beobachtungen, die dem aktiven Filter entsprechen. **Gesamte Datenbank** exportiert alle Beobachtungen.
2. Geben Sie unter **Ausgabedatei** Namen und Speicherort der CSV-Datei an.
3. Legen Sie Ausgabetyp und Zeitraum fest:
   - **Ausgabemodus**: _Datenausgabe_ (eine Zeile je Beringung oder Wiederfund) oder _Wiederfund-Historie_ (eine Zeile je Ringnummer).
   - **Startjahr** und **Endjahr** der exportierten Daten.
   - **Alle vorhandenen Daten für eine Ringnummer verwenden**: Exportiert zu jeder Ringnummer aus der Ergebnismenge alle Daten der Datenbank. Ohne diese Option exportiert MultiBaseCS nur die Daten der Ergebnismenge.
4. Je nach Ausgabemodus folgt eine dieser Seiten:
   - _Datenausgabe_: Wählen Sie das **Referenzsystem** für die Koordinaten.
   - _Wiederfund-Historie_: Legen Sie den Zeitraum für die Daten und das Winterquartier fest (siehe unten).
5. Fügen Sie bei Bedarf **Co-Faktoren** hinzu. Das sind Zusatzfelder, die MultiBaseCS als weitere Spalten ausgibt.
6. Tragen Sie die Metadaten ein: **Name Untersuchungsgebiet**, **Name der Art** und **Bemerkungen**. Klicken Sie auf **Fertigstellen**.

### Zeitraum und Winterquartier

Unter **Zeitraum für zu verwendende Daten** wählen Sie:

- **Beringungen** und **Wiederfunde**: jeweils _Sommer und Winter_, _Sommer_ oder _Winter_.
- **Beringung zu Wiederfund**: _Alle Wiederfunde_, _Nur Wiederfunde im gleichen Zeitraum_ oder _Nur Wiederfunde im anderen Zeitraum_.

Unter **Zeitraum des Winterquartieres für Arten festlegen** bestimmen Sie mit **Modus**, was als Winter gilt: _Starre Daten (Oktober - März)_, _Nach Artensteckbrief_ oder _Benutzerdefinierte Daten_. Bei benutzerdefinierten Daten tragen Sie **Winterquartier Start** und **Winterquartier Ende** ein.

## Aufbau der Datei

- Die ersten Zeilen beginnen mit `#` und enthalten die Metadaten: Untersuchungsgebiet, Art, Zeitraum, Auswertungsmethode, Co-Faktoren, Bemerkungen und die verwendete Abfrage.
- Danach folgt eine Kopfzeile mit den Spaltennamen in Großbuchstaben.
- Trennzeichen ist der senkrechte Strich `|`. Texte stehen in Anführungszeichen, fehlende Werte als `NA`.
- Die Datei ist UTF-8-kodiert.

_Datenausgabe_ enthält die Spalten `RINGNUMMER`, `ZENTRALE`, `ART`, `GESCHLECHT`, `ALTER`, `FUNDTYP`, `DATUM`, `ORTSBEZEICHNUNG`, `X`, `Y`, die Co-Faktoren sowie `REPRODUKTION` und `ZUSTAND`.

_Wiederfund-Historie_ enthält die Spalten `RINGNUMMER`, `ZENTRALE`, `ART`, `GESCHLECHT`, `ALTERBERINGUNG`, die Co-Faktoren und `WIEDERFUNDHISTORIE`.

## Datei weiterverarbeiten

In LibreOffice Calc öffnen Sie die Datei direkt. Geben Sie beim Textimport den senkrechten Strich `|` als Trennzeichen an.

Microsoft Excel erkennt das Trennzeichen beim Doppelklick nicht. Verwenden Sie dort den Textimport (Registerkarte _Daten_, **Aus Text/CSV**) und wählen Sie als Trennzeichen `|`.

In R lesen Sie die Datei mit `read.table` ein. Geben Sie die Spaltentypen an, damit R die Werte richtig übernimmt. Beispiel für eine _Datenausgabe_ ohne Co-Faktoren:

```r
read.table("Fledermausdaten, Datenausgabe.csv",
  header = TRUE,
  sep = "|",
  dec = ".",
  quote = '"',
  na.strings = c("NA", ""),
  stringsAsFactors = FALSE,
  encoding = "UTF-8",
  colClasses = c("factor", "factor", "factor", "factor", "factor",
                 "factor", "factor", "character", "numeric", "numeric",
                 "factor", "factor"))
```

Beispiel für eine _Wiederfund-Historie_ ohne Co-Faktoren:

```r
read.table("Fledermausdaten, Wiederfund-Historie.csv",
  header = TRUE,
  sep = "|",
  dec = ".",
  quote = '"',
  na.strings = c("NA", ""),
  stringsAsFactors = FALSE,
  encoding = "UTF-8",
  colClasses = c("factor", "factor", "factor", "factor", "factor",
                 "factor"))
```

Statt `"factor"` können Sie auch `"character"` verwenden. Für jeden Co-Faktor ergänzen Sie in `colClasses` einen weiteren Eintrag an der passenden Stelle. Die Metadatenzeilen mit `#` überspringt `read.table` automatisch.