Как сохранить и загрузить файл RDS в R

R — это популярный язык программирования для анализа данных, который часто используется для создания объектов данных и управления ими. Файлы RDS (сериализация данных R) — это распространенный формат для сохранения объектов R в RStudio, и они позволяют сохранять состояние объекта между сеансами R. Сохранение вашего объекта R в виде файла RDS в R может быть полезно для обмена вашей работой с другими, репликации вашего анализа или просто сохранения вашей работы для последующего использования.

В этом руководстве вы узнаете, как сохранять и загружать объекты из RDS-файла в R. В этом блоге также рассказывается, как импортировать объекты из R в LuckyTemplates .

Мы рассмотрим основы сохранения и загрузки файлов RDS в R. Мы объясним, что такое файлы RDS и как они работают, и проведем вас через процесс сохранения объекта R в виде файла RDS, а затем загрузки этого файла обратно. в R. Мы также предоставим несколько советов и приемов, которые помогут вам более эффективно работать с файлами RDS.

Оглавление

• Подготовка файла
• Сохранение файла RDS в R
• Откройте объект в LuckyTemplates с помощью файла RDS в R
• Заключение

Подготовка файла

Для этой демонстрации мы будем использовать пакет Lahman , содержащий бейсбольные данные. Мы также будем использовать пакет tidyverse для базового анализа.

Пакет Lahman содержит набор данных Salaries. Цель состоит в том, чтобы создать таблицу, содержащую информацию о годе, имени игрока, а также его индивидуальной и совокупной заработной плате.

Во-первых, давайте назначим набор данных Salaries для доходов. Затем отфильтруйте ненужную информацию из набора данных с помощью функции выбора ( ) . Затем организуйте данные, расположив их в соответствии с идентификатором игрока и идентификатором года. Данные дополнительно группируются в соответствии с playerID.

Оператор конвейера , обозначаемый %>% , используется для передачи результатов операции в следующую операцию ниже нее.

Чтобы создать новый столбец, содержащий совокупные зарплаты игроков, нам нужно использовать функцию mutate() вместе с функцией cumsum() . Когда вы запустите код, вы получите таблицу с информацией о годе, игроке, зарплате и совокупной зарплате.

Однако сложно идентифицировать игроков только по идентификационному номеру. Нам нужно добавить столбцы, которые показывают имя игрока. Сделайте это с помощью функции выбора ( ) . В приведенном ниже коде функция left_join() используется для объединения двух таблиц.

Чтобы просмотреть новую таблицу, запустите объект. Функция head () используется для возврата первых строк таблицы.

Если вы хотите проверить точность результата, вы можете использовать оператор равенства , который обозначается двумя знаками равенства ( == ).

Сохранение файла RDS в R

Сохранение объекта в виде RDS-файла в R позволяет работать с ним позже, в отличие от файла с расширением CSV.

Чтобы сохранить файл с расширением RDS, используйте функцию write_rds() . Вы можете видеть, что он принадлежит пакету readr в Lahman.

В аргументе напишите имя объекта R и место, где вы хотите сохранить файл.

Если вы откроете новый сеанс RStudio, вы сможете снова просмотреть объект с помощью функции read_rds() .

Откройте объект в LuckyTemplates с помощью файла RDS в R

Чтобы открыть объект с расширением RDS в LuckyTemplates, щелкните параметр «Получить данные» на вкладке «Главная» и выберите « Дополнительно» .

В мастере получения данных выберите R Script и нажмите Connect .

В текстовом поле напишите пакет библиотеки вместе с той же строкой кода, которая использовалась для открытия файла RDS в RStudio. Затем нажмите ОК .

После загрузки файла вы можете открыть его в Power Query и внести дополнительные изменения. Но рекомендуется очистить и отшлифовать данные и таблицу в RStudio перед импортом файла в LuckyTemplates.

Заключение

Файл RDS — это удобный и эффективный способ сохранения и совместного использования объектов R, таких как фреймы данных, модели и списки. Их легко читать и записывать, и они являются отличной альтернативой другим форматам файлов, таким как CSV или Excel.

Кроме того, файлы RDS сохраняют целостность и структуру объектов R, что делает их идеальными для анализа данных и проектов моделирования. Они являются важным инструментом для любого пользователя R и могут значительно упростить процесс работы с данными в R.

Всего наилучшего,

Джордж Маунт