Colunas calculadas no SharePoint | Uma visão geral
Descubra a importância das colunas calculadas no SharePoint e como elas podem realizar cálculos automáticos e obtenção de dados em suas listas.
Como salvar e carregar um arquivo RDS em R
R é uma linguagem de programação popular para análise de dados e frequentemente usada para criar e manipular objetos de dados. Os arquivos RDS (R Data Serialization) são um formato comum para salvar objetos R no RStudio e permitem preservar o estado de um objeto entre as sessões do R. Salvar seu objeto R como um arquivo RDS no R pode ser útil para compartilhar seu trabalho com outras pessoas, replicar sua análise ou simplesmente armazenar seu trabalho para uso posterior.
Neste tutorial, você aprenderá como salvar e carregar objetos de um arquivo RDS no R. Este blog também abordará como importar objetos do R para o LuckyTemplates .
Abordaremos os fundamentos de como salvar e carregar arquivos RDS no R. Explicaremos o que são arquivos RDS e como eles funcionam, além de orientá-lo no processo de salvar um objeto R como um arquivo RDS e, em seguida, carregar esse arquivo de volta em R. Também forneceremos algumas dicas e truques para ajudá-lo a trabalhar com arquivos RDS com mais eficiência.
Índice
- Preparando o Arquivo
- Salvando um arquivo RDS em R
- Abra um objeto no LuckyTemplates usando um arquivo RDS no R
- Conclusão
Preparando o Arquivo
Para esta demonstração, usaremos o pacote Lahman que contém dados de beisebol. Também usaremos o pacote , para análise básica.
O pacote Lahman contém um conjunto de dados chamado Salários. O objetivo é criar uma tabela contendo informações sobre o ano, nome do jogador e seus salários individuais e cumulativos.
Primeiro, vamos atribuir o conjunto de dados Salários aos ganhos. Em seguida, filtre as informações desnecessárias do conjunto de dados usando a função select ( ) . Em seguida, organize os dados de acordo com playerID e yearID. Os dados são ainda agrupados de acordo com o playerID.
O operador pipe , denotado por %>% , é usado para alimentar os resultados de uma operação na próxima operação abaixo dela.
Para criar uma nova coluna contendo os salários acumulados dos jogadores, precisamos utilizar a função mutate ( ) junto com a função cumsum ( ) . Ao executar o código, você obterá uma tabela com informações sobre ano, jogador, salário e salário acumulado.
No entanto, é difícil identificar jogadores com base apenas no número de identificação. Precisamos adicionar colunas que mostrem o nome do jogador. Faça isso usando a função selecionar ( ) . No código abaixo, a função left_join ( ) é usada para unir as duas tabelas.
Para visualizar a nova tabela, execute o objeto. A função head ( ) é usada para retornar as primeiras linhas de uma tabela.
Se você quiser verificar a precisão do resultado, pode usar o operador de igualdade que é denotado por dois sinais de igual ( == ).
Salvando um arquivo RDS em R
Salvar um objeto como um arquivo RDS no R permite que você trabalhe nele posteriormente, ao contrário de um arquivo com extensão CSV.
Para salvar um arquivo com extensão RDS, utilize a função write_rds ( ) . Você pode ver que ele pertence ao pacote readr dentro do Lahman.
No argumento, escreva o nome do objeto R e o local onde deseja salvar o arquivo.
Se você abrir uma nova sessão do RStudio, poderá visualizar o objeto novamente usando a função read_rds ( ) .
Abra um objeto no LuckyTemplates usando um arquivo RDS no R
Para abrir um objeto com extensão RDS no LuckyTemplates, clique na opção Obter Dados na guia Início e selecione Mais .
No assistente Get Data , selecione R Script e clique em Connect .
Na caixa de texto, escreva o pacote da biblioteca junto com a mesma linha de código usada para abrir o arquivo RDS no RStudio. Em seguida, clique em OK .
Depois que o arquivo for carregado, você poderá abri-lo no Power Query e fazer alterações adicionais. Mas é recomendável limpar e polir os dados e a tabela no RStudio antes de importar o arquivo para o LuckyTemplates.
Conclusão
Um arquivo RDS é uma maneira conveniente e eficiente de salvar e compartilhar objetos R, como quadros de dados, modelos e listas. Eles podem ser facilmente lidos e escritos e são uma ótima alternativa para outros formatos de arquivo, como CSV ou Excel.
Além disso, os arquivos RDS mantêm a integridade e a estrutura dos objetos R, tornando-os ideais para análise de dados e projetos de modelagem. Eles são uma ferramenta essencial para qualquer usuário R e podem simplificar muito o processo de trabalhar com dados em R.
Tudo de bom,
Jorge Monte
Bônus: salve todo o seu espaço de trabalho
É uma boa ideia salvar a imagem do seu espaço de trabalho quando suas sessões de trabalho forem longas.
Isso pode ser feito a qualquer momento usando a função save.image()
salvar imagem()
Isso armazena seu espaço de trabalho em um arquivo chamado .RData por padrão. Isso garantirá que você não perca todo o seu trabalho no caso de reinicialização do sistema, por exemplo.
Ao fechar o R/RStudio, ele pergunta se você deseja salvar seu espaço de trabalho. Se você disser sim, na próxima vez que iniciar o R, esse espaço de trabalho será carregado. Esse arquivo salvo também será denominado .RData.
Também é possível especificar o nome do arquivo para salvar seu espaço de trabalho:
save.image(arquivo = "meu_espaço_de_trabalho.RData")
Para restaurar seu espaço de trabalho, digite isto:
carregar("meu_espaço_de_trabalho.RData")
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