एक बाइनरी फ़ाइल के रूप में डेटा फ्रेम को सहेजना

Question

मैं अपेक्षाकृत बड़े डेटा फ्रेम का पूरा समूह सहेजना चाहता हूं जबकि फ़ाइलों को कम करने के स्थान को कम करना। फ़ाइलों को खोलते समय, मुझे कार्यक्षेत्र में दिए गए नामों को नियंत्रित करने में सक्षम होना चाहिए।

असल में मैं ड्यूटी और डेट के सिमेंटिक्स की तलाश में हूं लेकिन बाइनरी फाइलों के साथ।

उदाहरण:

n<-10000 

for(i in 1:100){ 
    dat<-data.frame(a=rep(c("Item 1","Item 2"),n/2),b=rnorm(n), 
     c=rnorm(n),d=rnorm(n),e=rnorm(n)) 
    dput(dat,paste("data",i,sep="")) 
} 


##much later 


##extract 3 random data sets and bind them 
for(i in 1:10){ 
    nums<-sample(1:100,3) 
    comb<-rbind(dget(paste("data",nums[1],sep="")), 
      dget(paste("data",nums[2],sep="")), 
      dget(paste("data",nums[3],sep=""))) 
    ##do stuff here 
} 

Answer 1

आपका सबसे अच्छा शर्त आरडीए फ़ाइलों का उपयोग करने के लिए है।

set.seed(101) 
a = data.frame(x1=runif(10), x2=runif(10), x3=runif(10)) 

save(a, file="test.rda") 
load("test.rda") 

संपादित करें:: पूर्णता के लिए, बस क्या Harlan के सुझाव की तरह लग रहे हो सकता है (यानी लोड आदेश लपेटकर डेटा फ्रेम वापस जाने के लिए) को कवर करने के: आप लिखने और पढ़ने के लिए save() और load() आदेशों का उपयोग कर सकते हैं

loadx <- function(x, file) { 
    load(file) 
    return(x) 
} 

loadx(a, "test.rda") 

---

वैकल्पिक रूप से, HDF5, RNetCDF और ncdf संकुल पर एक नजर है। मैंने अतीत में hdf5 package के साथ प्रयोग किया है; यह the NCSA HDF5 library का उपयोग करता है। यह बहुत सरल है:

hdf5save(fileout, ...) 
hdf5load(file, load = TRUE, verbosity = 0, tidy = FALSE) 

एक अंतिम विकल्प बाइनरी फ़ाइल कनेक्शन का उपयोग करने के लिए है, लेकिन यह आपके मामले में अच्छी तरह से काम नहीं करेगा क्योंकि readBin और writeBin केवल वैक्टर समर्थन करते हैं:

यहाँ एक तुच्छ उदाहरण है। पहले "डब्ल्यू" के साथ कुछ डेटा लिखने और कनेक्शन को संलग्न "बी":

zz <- file("testbin", "wb") 
writeBin(1:10, zz) 
close(zz) 

तो "आर" के साथ डेटा को पढ़ने और कनेक्शन को संलग्न "बी":

zz <- file("testbin", "rb") 
readBin(zz, integer(), 4) 
close(zz) 

Answer 2

आप कर सकते हैं saveRDS और readRDS पर एक नज़र डालें। वे serialization के लिए काम कर रहे हैं।

x = data.frame(x1=runif(10), x2=runif(10), x3=runif(10)) 

saveRDS(x, file="myDataFile.rds") 
x <- readRDS(file="myDataFile.rds")