R er et populært programmeringssprog til dataanalyse, og det bruges ofte til at skabe og manipulere dataobjekter. RDS-filer (R Data Serialization) er et almindeligt format til lagring i RStudio, og de giver dig mulighed for at bevare et objekts tilstand mellem R-sessioner. At gemme dit R-objekt som en RDS-fil i R kan være nyttigt til at dele dit arbejde med andre, replikere din analyse eller blot gemme dit arbejde til senere brug.
I denne vejledning lærer du, hvordan du gemmer og indlæser objekter fra en RDS-fil i R. Denne blog vil også dække, hvordan du importerer objekter fra .
Vi vil dække det grundlæggende i at gemme og indlæse RDS-filer i R. Vi vil forklare, hvad RDS-filer er, og hvordan de virker, og vi vil lede dig gennem processen med at gemme et R-objekt som en RDS-fil og derefter indlæse filen tilbage ind i R. Vi giver også nogle tips og tricks til at hjælpe dig med at arbejde med RDS-filer mere effektivt.
Indholdsfortegnelse
Forberedelse af filen
Til denne demonstration vil vi bruge den, der indeholder baseballdata. Vi vil også bruge tidyverse -pakken til grundlæggende analyse.
Lahman-pakken indeholder et datasæt kaldet Lønninger. Målet er at oprette en tabel med oplysninger om år, spillernavn og deres individuelle og kumulative lønninger.
Lad os først tildele løndatasættet til indtjening. Filtrer derefter unødvendig information fra datasættet ved hjælp af funktionen vælg ( ) . Derefter skal du organisere dataene ved at arrangere dem i henhold til playerID og yearID. Dataene er yderligere grupperet efter spiller-ID.
, angivet med %>% , bruges til at føre resultaterne af en operation ind i den næste operation under den.
For at oprette en ny kolonne, der indeholder spillernes kumulative lønninger, skal vi bruge funktionen mutere ( ) sammen med funktionen cumsum ( ) . Når du kører koden, får du en tabel med oplysninger om år, spiller, løn og akkumuleret løn.
Det er dog svært at identificere spillere baseret på ID-nummer alene. Vi skal tilføje kolonner, der viser spillerens navn. Gør dette ved at bruge funktionen vælg ( ) . I koden nedenfor bruges funktionen left_join ( ) til at forbinde de to tabeller.
Kør objektet for at se den nye tabel. Hovedfunktionen ( ) bruges til at returnere de første rækker i en tabel.
Hvis du vil kontrollere nøjagtigheden af resultatet, kan du bruge lighedsoperatoren som er angivet med to lighedstegn ( == ).
Gem en RDS-fil i R
At gemme et objekt som en RDS-fil i R giver dig mulighed for at arbejde på det senere, i modsætning til en fil med en CSV-udvidelse.
For at gemme en fil med en RDS-udvidelse skal du bruge funktionen write_rds ( ) . Du kan se, at den hører til læserpakken i Lahman.
I argumentet skal du skrive R-objektets navn og det sted, hvor du vil gemme filen.
Hvis du åbner en ny RStudio-session, kan du se objektet igen ved at bruge funktionen read_rds ( ) .
Åbn et objekt i LuckyTemplates ved hjælp af en RDS-fil i R
For at åbne et objekt med en RDS-udvidelse i LuckyTemplates skal du klikke på indstillingen Hent data under fanen Hjem og vælge Mere .
I guiden Hent data skal du vælge R Script og derefter klikke på Opret forbindelse .
I tekstboksen skal du skrive bibliotekspakken sammen med den samme kodelinje, der blev brugt til at åbne RDS-filen i RStudio. Klik derefter på OK .
Når filen er indlæst, kan du åbne den og foretage yderligere ændringer. Men det anbefales at rense og polere data og tabel i RStudio, før du importerer filen til LuckyTemplates.
Konklusion
En RDS-fil er en praktisk og effektiv måde at gemme og dele R-objekter, såsom datarammer, modeller og lister. De kan let læses og skrives, og de er et godt alternativ til andre filformater såsom CSV eller Excel.
Derudover bevarer RDS-filer integriteten og strukturen af R-objekter, hvilket gør dem ideelle til dataanalyse og modelleringsprojekter. De er et væsentligt værktøj for enhver R-bruger og kan i høj grad forenkle processen med at arbejde med data i R.
Alt det bedste,
George Mount
Det er en god idé at gemme dit arbejdsområde billede, når dine arbejdssessioner er lange.
Dette kan gøres til enhver tid ved hjælp af funktionen save.image()
Gem billede()
Der gemmes dit arbejdsområde i en fil med navnet .RData som standard. Dette sikrer, at du ikke mister alt dit arbejde i tilfælde af systemgenstart, for eksempel.
Når du lukker R/RStudio, bliver du spurgt, om du vil gemme dit arbejdsområde. Hvis du siger ja, næste gang du starter R vil arbejdsområdet blive indlæst. Den gemte fil vil også få navnet .RData.
Det er også muligt at angive filnavnet for at gemme dit arbejdsområde:
save.image(fil = "mit_arbejdsrum.RData")
For at gendanne dit arbejdsområde skal du skrive dette:
indlæs("mit_arbejdsområde.RData")
Denne blog indeholder LuckyTemplates TOPN DAX-funktionen, som giver dig mulighed for at få unik indsigt fra dine data, hvilket hjælper dig med at træffe bedre markedsføringsbeslutninger.
Find ud af, hvorfor det er vigtigt at have en dedikeret datotabel i LuckyTemplates, og lær den hurtigste og mest effektive måde at gøre det på.
Denne korte vejledning fremhæver LuckyTemplates mobilrapporteringsfunktion. Jeg vil vise dig, hvordan du kan udvikle rapporter effektivt til mobilenheder.
I denne LuckyTemplates Showcase gennemgår vi rapporter, der viser professionel serviceanalyse fra et firma, der har flere kontrakter og kundeengagementer.
Gå gennem de vigtigste opdateringer til Power Apps og Power Automate og deres fordele og implikationer for Microsoft Power Platform.
Opdag nogle almindelige SQL-funktioner, som vi kan bruge, såsom streng, dato og nogle avancerede funktioner til at behandle eller manipulere data.
I denne tutorial lærer du, hvordan du opretter din perfekte LuckyTemplates-skabelon, der er konfigureret til dine behov og præferencer.
I denne blog vil vi demonstrere, hvordan man lagdelte feltparametre med små multipler for at skabe utrolig nyttig indsigt og visuals.
I denne blog vil du lære, hvordan du bruger LuckyTemplates rangerings- og brugerdefinerede grupperingsfunktioner til at segmentere et eksempeldata og rangordne det efter kriterier.
I denne tutorial vil jeg dække en specifik teknik omkring, hvordan du kun viser Kumulativ Total op til en bestemt dato i dine visuals i LuckyTemplates.
