R语言中 .rds 是什么文件？如何运用。

Python011

R语言中 .rds 是什么文件？如何运用。,第1张

R语言中如何删除数据对象

首先需要打开R studio，新建文件脚本，【File】——【New Script】。

然后会发现，global environment这里之前代码留下的数据集非常麻烦，清除方法如下：

首先，写入 rm(A),即可清除相应object的数据(rm=remove)。对比即可发现，之前的object已经被清除了。

想要一了百了，全部清除的时候，则输入代码：rm(list=ls())。

这段代码的含义是：清除全部对象，即用ls()列出全部对象名，用一个list将全部对象装进里面，rm()全部清除。

可以看到我们的global environment，已经是干干净净了~~~

有时候文件有几行元数据，可以使用skip=n来跳过前n行；或者使用comment="#"来丢弃所有以#开头的行；

parse_*()函数族接受一个字符向量，并返回一个特定向量，如逻辑、整数或日期向量

对于数值型解析主要会遇到3个问题：

对于第一个问题，可以通过创建一个新的地区对象设定参数 decimal_mark 解决；readr()默认的地区时美国。

​ 对于不知道编码方式的字符串，可以使用guess_encoding(charToRaw())找出编码方式，charToRaw()可以返回字符串的底层表示；

​ 解析文件，首要任务就是对文件每列数据类型的确定；大多数工具会根据文件header或随机抽取一定数量行数确定数据类型；readr 通过读取文件前1000行来确定每列的类型，使用guess_parser()函数返回readr解析的数据类型，parse_guess(）利用这个类型去解析文件的数据。

​ 遇到特殊情况，读取1000行的方法是行不通的；这时可以调控一些参数来解决遇到的问题。

col_types: 在文件读取时，通过参数col_types指定每列的类型；

guess_max: 指定用于解析列变量类型的行数；

n_max(): 指定文件读入行数；在处理大内存文件时相当有用；

read_lines(): 按行读入文件

​ 但是这种输出方式的缺点就是无法保留列类型信息，当再次读入文件时需要重新判定类的类型；这对于数据处理过程中输出读取临时文件会产生没必要的麻烦或错误；如果要避免这样的现象，可以使用其它输出方法：write_rds()和write_feather(), 后者需要调用feather包。

New packages for reading data into R — fast

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