我是R社区的新人。编写我的第一个程序，我遇到了一个愚蠢的问题！尝试使用以下代码读取RDS文件时：
tweets <- readRDS("RDataMining-Tweets-20160212.rds")
将出现以下错误。
Error in gzfile(file, "rb") : cannot open the connection
In addition: Warning message:
In gzfile(file, "rb") :
cannot open compressed file 'RDataMining-Tweets-20160212.rds', probable reason 'No such file or directory'
这里有什么问题？
答案 0 :(得分：6)
尝试以这种方式打开文件，避免与文件路径相关的任何可能的问题：
tweets <- readRDS(file.choose())
将打开一个交互式窗口，您可以选择文件。
答案 1 :(得分：5)
由于我们无权访问您的文件，因此很难确切知道，所以让我举几个其他类型文件可能会给出的示例你。
首先，一些文件：
ctypes <- list(FALSE, 'gzip', 'bzip2', 'xz')
saverds_names <- sprintf('saveRDS_%s.rds', ctypes)
save_names <- sprintf('save_%s.rda', ctypes)
ign <- mapply(function(fn,ct) saveRDS(mtcars, file=fn, compress=ct),
saverds_names, ctypes)
ign <- mapply(function(fn,ct) save(mtcars, file=fn, compress=ct),
save_names, ctypes)
str(lapply(saverds_names, function(fn) system2("file", fn, stdout=TRUE)))
# List of 4
# $ : chr "saveRDS_FALSE.rds: data"
# $ : chr "saveRDS_gzip.rds: gzip compressed data, from HPFS filesystem (OS/2, NT)"
# $ : chr "saveRDS_bzip2.rds: bzip2 compressed data, block size = 900k"
# $ : chr "saveRDS_xz.rds: XZ compressed data"
str(lapply(save_names, function(fn) system2("file", fn, stdout=TRUE)))
# List of 4
# $ : chr "save_FALSE.rda: data"
# $ : chr "save_gzip.rda: gzip compressed data, from HPFS filesystem (OS/2, NT)"
# $ : chr "save_bzip2.rda: bzip2 compressed data, block size = 900k"
# $ : chr "save_xz.rda: XZ compressed data"
常见（unix-y）实用程序是file，它使用文件签名来确定可能的文件类型。 （如果你在Windows上，它通常与Rtools一起安装，所以在那里寻找它。如果Sys.which("file")为空，那么环顾四周你安装了Rtools的地方，类似于c:\Rtools\bin\file.exe。）< / p>
Sys.which('file')
# file
# "c:\\Rtools\\bin\\file.exe"
有了这个，让我们看看file认为这些文件可能是什么：
str(lapply(saverds_names, function(fn) system2("file", fn, stdout=TRUE)))
# List of 4
# $ : chr "saveRDS_FALSE.rds: data"
# $ : chr "saveRDS_gzip.rds: gzip compressed data, from HPFS filesystem (OS/2, NT)"
# $ : chr "saveRDS_bzip2.rds: bzip2 compressed data, block size = 900k"
# $ : chr "saveRDS_xz.rds: XZ compressed data"
str(lapply(save_names, function(fn) system2("file", fn, stdout=TRUE)))
# List of 4
# $ : chr "save_FALSE.rda: data"
# $ : chr "save_gzip.rda: gzip compressed data, from HPFS filesystem (OS/2, NT)"
# $ : chr "save_bzip2.rda: bzip2 compressed data, block size = 900k"
# $ : chr "save_xz.rda: XZ compressed data"
帮助一点。如果您没有返回这四个字符串中的一个，那么您可能会查看损坏的文件（或错误命名的文件，即我们期望的不是.rds格式）。
如果确实返回其中一个，则知道readRDS（前四个）和load（后四个）将自动确定要使用的compress=参数，这意味着该文件很可能已损坏（或其他形式的压缩数据;再次，可能错误命名）。
相反，其他一些文件类型会返回：
system2("file", "blank.accdb")
# blank.accdb: raw G3 data, byte-padded
system2("file", "Book1.xlsx")
# Book1.xlsx: Zip archive data, at least v2.0 to extract
system2("file", "Book1.xls")
# Book1.xls: OLE 2 Compound Document
system2("file", "j.fra.R") # code for this answer
# j.fra.R: ASCII text, with CRLF line terminators
（with CRLF是一个Windows-y的东西。*叹气*）最后一个也是CSV和类似的基于文本的表格文件等的情况。
file.size(saverds_names[1])
# [1] 3798
head(readRDS(rawConnection(readBin(saverds_names[1], what=raw(1)))), n=2)
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
# Mazda RX4 21 6 160 110 3.9 2.620 16.46 0 1 4 4
# Mazda RX4 Wag 21 6 160 110 3.9 2.875 17.02 0 1 4 4
但截断文件中的不完整数据看起来有所不同：我截断了文件（外部带有dd），我收到的错误是"Error in readRDS: error reading from connection\n"。
查看source for R，该错误字符串仅出现在R_gzread中，表明R认为该文件是使用"gzip"压缩的（这是默认值，也许是因为它不能肯定地确定任何其他明显的压缩方法。）
这不是一个很好的答案，但它可能会让你对可能出错的东西有所了解。不幸的是，最重要的是，它不太可能从损坏的数据中恢复任何数据。
答案 2 :(得分：3)
网站上有两个支持您所关注书籍的rds文件：
http://www.rdatamining.com/data/
其中一个名为：RDataMining-Tweets-20160212.rds，另一个名为：getwd()
。我怀疑你使用浏览器将它们放在“downloads”文件夹中，它恰好是不同于你执行时会看到的文件夹：
list.files()
您应该尝试从该网站重新下载并检查文件位置。
您可以使用以下命令获取当前工作目录中的文件列表：
tweets2 <- readRDS( url("http://www.rdatamining.com/data/RDataMining-Tweets-20160212.rds?attredirects=0&d=1") )
str(tweets2) # should be a complex and long output
确保文件名出现在该输出中。
如果证明这很困难，那么这也应该成功：
url{{1}}函数创建一个可用于下载RDS文件的“连接”
答案 3 :(得分：2)
轻笑 - 我认识到数据文件名......
您似乎使用了赵延昌关于“Text Mining with R”的演示文稿中的参考数据，该数据集可以通过作者网站[http://www.rdatamining.com/data]使用此链接下载 - {{{3} }]
查看错误，正如Devyani Balyan所说，您尝试加载的文件可能不在您的工作目录中。代码示例通常将数据文件放在<project>\data结构中。延昌在他的例子中遵循了这种启发式。
我建议您获得一本好R书的副本，以帮助您入门。我的个人推荐是迈克尔·克劳利的“The R Book”。
这是一个有效的代码示例，我希望它可以帮助您取得进展：
# used to load multiple R packages at once
# and or install them.
ipak <- function(pkg){
new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
if (length(new.pkg))
install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}
# Load twitterR Package
packages <- c("twitteR")
ipak(packages)
# Load Example dataset from the website
url <- "http://www.rdatamining.com/data/RDataMining-Tweets-20160212.rds"
destfile = "RDataMining-Tweets-20160212.rds"
# Download into the current directory for simplicity
# Normally I would recommend saving to <project>/data
# Check if file exists if not download it...
if (!file.exists(destfile)) {
download.file(url, destfile)
}
## load tweets into R
tweets <- readRDS(destfile)
head(tweets, n = 3)
> ipak <- function(pkg){
+ new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
+ if (length(new.pkg))
+ install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
+ sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
+ }
> # Load twitterR Package
> packages <- c("twitteR")
> ipak(packages)
twitteR
TRUE
> url <- "http://www.rdatamining.com/data/RDataMining-Tweets-20160212.rds"
> destfile = "RDataMining-Tweets-20160212.rds"
> # Check if file exists if not download it...
> if (!file.exists(destfile)) {
+ download.file(url, destfile)
+ }
> ## load tweets into R
> tweets <- readRDS(destfile)
> head(tweets, n = 3)
[[1]]
[1] "RDataMining: A Twitter dataset for text mining: @RDataMining Tweets extracted on 3 February 2016. Download it at **********"
[[2]]
[1] "RDataMining: Vacancy of Data Scientist – Healthcare Analytics, Adelaide, Australia\n***********"
[[3]]
[1] "RDataMining: Thanks to all for your ongoing support to ******** 3. Merry Christmas and Happy New Year!"
答案 4 :(得分：1)
首先通过getwd（）检查您的工作目录。检查是否要在此目录中以红色显示该文件。如果不使用setwd(dir=<#pathwhere you want to change it>)。
我认为你不应该在双引号中使用readRDS作为扩展名.rds已经存在。而是使用文件等效为readRDS(File="RDataMining-Tweets-20160212.rds")