Question

我在R中有一些我打算分析的数据。但是，该文件不显示数据。相反，它只显示数据中的变量。以下是我用来加载数据和输出的过程。

load("C:\Users\user\AppData\Local\Temp\1_29_923-Macdonell.RData")

data=load("C:\Users\user\AppData\Local\Temp\1_29_923-Macdonell.RData")

data

[1]“HeightFinger”

如何查看数据？

Answer 1

如果您read ?help，则表示load的返回值为：

无形中创建的对象名称的字符向量。

这表明（但不可否认）load命令的真正工作是side-effect，因为它将对象插入到环境中（默认为当前环境，但是并非总是.GlobalEnv）。您应该立即从您呼叫load(...)的地方访问它们。

例如，如果我能猜出rda文件中可能存在的变量：

x
# Error: object 'x' not found

# either one of these on windows, NOT BOTH
dat = load("C:\\Users\\user\\AppData\\Local\\Temp\\1_29_923-Macdonell.RData")
dat = load("C:/Users/user/AppData/Local/Temp/1_29_923-Macdonell.RData")

dat
# [1] "x" "y" "z"
x
# [1] 42

如果您希望它们不存储在当前环境中，您可以设置一个环境来放置它们。（我使用parent=emptyenv()，但这不是严格要求的。不包括那个选项的一些小的影响，没有一个是惊天动地的。）

myenv <- new.env(parent = emptyenv())
dat = load("C:/Users/user/AppData/Local/Temp/1_29_923-Macdonell.RData",
           envir = myenv)
dat
# [1] "x" "y" "z"
x
# Error: object 'x' not found
ls(envir = myenv)
# [1] "x" "y" "z"

从这里，您可以通过多种方式获取数据：

ls.str(myenv) # similar in concept to str() but for environments
# x :  num 42
# y :  num 1
# z :  num 2
myenv$x
# [1] 42
get("x", envir = myenv)
# [1] 42

旁注：

您可能已经注意到我使用dat作为我的变量名而不是data。虽然您当然可以使用它，但如果您使用与现有变量或函数匹配的变量名称，它会咬你。例如，只要您加载数据，所有代码都可以正常工作。但是，如果您运行某些代码而将对象预先加载到data变量中，则可能会出现错误，例如：

mean(data$x)
# Error in data$x : object of type 'closure' is not subsettable

该错误消息不会立即显而易见。问题是，如果之前未在您的问题中定义，那么data在这里指的是功能 data。在编程术语中，closure is a special type of function，所以错误确实应该说：

# Error in data$x : object of type 'function' is not subsettable

意味着虽然dat可以进行子集化而dat$x表示某些内容，但您不能在函数本身上使用$子集方法。（例如，在引用mean$x函数时，您无法执行mean。）无论如何，即使此修改后的错误消息不那么令人困惑，仍然没有清楚地告诉您什么/哪里问题就在于此。

因此，许多经验丰富的程序员会建议您使用唯一的变量名称（可能不仅仅是x :-)。如果您使用我的建议并将其命名为dat，那么不预加载数据的错误将改为：

mean(dat$x)
# Error in mean(dat$x) : object 'dat' not found

更有意义且更容易排除故障。

Answer 2

有两种方法可以保存R对象，并且它们已经混淆了。在第一种方式中，您save()将任何对象对象集合到文件中。当您load()该文件时，会在当前环境中使用原始名称重新创建这些对象。这就是R保存和重新安排工作空间的方式。

第二种方法将单个R对象存储（序列化）到具有saveRDS()函数的文件中，并使用readRDS()函数在您的环境中重新创建它。如果您不指定readRDS()的结果，它只会打印到您的屏幕并逐渐消失。

以下示例：

# Make a simple dataframe testdf <- data.frame(x = 1:10, y = rnorm(10)) # Save it out using the save() function savedir <- tempdir() savepath <- file.path(savedir, "saved.Rdata") save(testdf, file = savepath) # Delete it rm(testdf) # Load without assigning - and it's back in your environment load(savepath) testdf # But if you assign the results of load, you just get the name of the object wrong <- load(savepath) wrong # Compare with the RDS: rds_path <- file.path(savedir, "testdf.rds") saveRDS(testdf, file = rds_path) rm(testdf) testdf <- readRDS(file = rds_path) testdf

为什么两种不同的方法？ save() - 环境方法适用于创建整个环境的检查点，以后可以恢复 - 这就是R使用它的方式 - 但这就是它。这样的环境太容易混乱，如果您load()的对象与当前环境中的对象具有相同的名称，它将覆盖该对象：

testdf$z <- "blah" load(savepath) testdf # testdf$z is gone

RDS方法允许您在读取时指定名称，因为您希望在此处执行此操作。当然，保存多个对象会更烦人，但是你可能不应该经常保存对象 - 从头开始重新创建对象是确保你的R代码完成你认为它的功能的最佳方法。

如何在R窗口中打开R数据文件

2 个答案: