ترجمه با هوش مصنوعی توسط Onehack.us
- [مدرس] خب حالا شما کارهای زیادی را پشت سر گذاشته اید
تا داده های خود را به R وارد کنید.
مسئله این است که لازم نیست هر بار این کار را انجام دهید.
هنگامی که داده های خود را در آنجا وارد کردید، یک گزینه دارید
ذخیره آن به عنوان یک فرمت داده R بومی.
اکنون، چند دلیل وجود دارد که ممکن است بخواهید این کار را انجام دهید.
شماره یک این است که شما مجبور نیستید از آن عبور کنید
دوباره همه دگرگونی ها
که آن را آسان تر و کمتر مستعد خطا می کند.
شماره دو این است که اشیاء داده ما فشرده شده اند
و آنها می توانند به طور چشمگیری کوچکتر باشند،
کسری از اندازه مجموعه داده های فشرده نشده اصلی،
و این به شما کمک زیادی می کند.
بنابراین بیایید نگاهی به نحوه عملکرد این بیاندازیم.
کاری که من می خواهم انجام دهم این است که با بارگیری pacman شروع کنم
و چند بسته دیگر از جمله ریو و تیدیورس.
و سپس من می خواهم یک مجموعه داده را باز کنم
این در پروژه ما است که قبلا انجام داده ام.
این داده های حالت است و من آن را وارد می کنم،
آن را به عنوان یک تیبل ذخیره کنید، چند چیز را انتخاب کنید،
یکی از آنها را به عنوان فاکتور تغییر دهید، نام یک متغیر را تغییر دهید.
پس دارم کار می کنم
و شاید من نمی خواهم این کار را هر بار انجام دهم.
بنابراین من می خواهم آن را در df ذخیره کنم،
که فقط مخفف data frame است.
و سپس می خواهم آن را به عنوان یکی از دو نوع مختلف ذخیره کنم
از اشیاء داده R.
اولین مورد داده های R است.
می توانید آن را به صورت .rdata یا .rda بنویسید،
در هر صورت یکسان است،
اما ما می توانیم از دستور base R save استفاده کنیم.
و تنها کاری که باید انجام دهیم این است که بگوییم Save.
چه چیزی را ذخیره می کنیم؟ df.
و سپس به آن نام فایل می دهیم
و باید فایل برابر بنویسید،
و سپس به شما می گویم که در پوشه داده قرار دهید
در پروژه ما این نام را با rdata به آن بدهید.
اتفاقا من یک بار سعی کردم تند باشم
و از قالب آگهی عمیق استفاده کنید
جایی که من df را در قسمت بیرونی قرار می دهم و سپس آن را وارد می کنم.
R آن را دوست نداشت، بنابراین باید این کار را به این طریق انجام دهید.
اما وقتی آن دستور را اجرا می کنم، می خواهم شما را ببینید
که چیزی قرار است در اینجا اضافه شود.
اینها مجموعه داده ها هستند
که در حال حاضر در پوشه داده پروژه خود داریم.
من قصد دارم این یکی را اجرا کنم و اکنون یک مورد جدید داریم.
و من می خواهم شما ببینید
چقدر کوچکتر از فایل اکسل اصلی است
و فایل CSV
کسری از اندازه است.
حالا توجه داشته باشید، این یک مجموعه داده بسیار کوچک است.
در کیلوبایت اندازه گیری می شود،
اما آن تفاوت، آن افزایش متناسب
با مجموعه داده های بزرگتر نیز همینطور خواهد بود.
حالا اجازه دهید به شما نشان دهم که چگونه این کار می کند.
بیایید اکنون مجموعه داده ها را از محیط جهانی پاک کنیم.
از شر آن خلاص شویم.
و فایل rdata را دوباره بارگذاری می کنیم.
برای انجام این کار دو انتخاب داریم.
یکی استفاده از تابع بار پایه R'S است.
و کاری که انجام می دهد این است که بلافاصله داده ها را قرار می دهد
در محیط زیست، محیط جهانی،
همین جا، انگار هرگز نرفته بود.
ترفند این است که شما نمی توانید آن را تغییر نام دهید
و نمی توانید آن را در کنسول نمایش دهید
با همان دستور، اما آسان است.
پس بیایید بارگذاری کنیم.
و تنها چیزی که باید بگویم این است که در پوشه داده است
و StateData.rdata است.
من این کار را انجام می دهم، می توانید ببینید که همان جا نشان داده شده است.
من فقط با صدا زدن نام آن را بررسی می کنم.
و این دقیقاً همان چیزی است که قبلاً داشتیم. کامل.
حالا من می خواهم آن را پاک کنم
و راه دیگری را برای وارد کردن آن به شما نشان می دهد.
Import یک فرمان از ریو است، یک بسته کمکی،
و بلافاصله آن را در محیط نمایش نمی دهد،
اما آن را در کنسول نشان می دهد.
بنابراین بیایید این یک واردات را اجرا کنیم
و سپس از آن می خواهم که چاپ شود.
و سپس اینجاست، آن را وارد کرده است.
نکته دیگر این است که می توانم از import استفاده کنم
و اگر بخواهم می توانم آن را در یک شی جدید ذخیره کنم.
و این در محیط جهانی خود را نشان خواهد داد.
بنابراین در اینجا می رویم، new_DF فقط مخفف قاب داده جدید است،
و آنجاست.
به طوری که یا بارگیری یا واردات.
انتخاب دیگر برای اشیاء داده در R RDS است.
که یک سریال است، S برای RData سریال شده است.
و مزایای خاصی برای آن وجود دارد.
اما بیایید اینجا پایین بیاییم و دوباره df خود را مطرح کنیم.
من می خواهم به اینجا برگردم و دوباره آن را ذخیره کنم.
من قصد دارم این را دوباره وارد کنم تا دوباره وجود داشته باشد.
و حالا بیایید به اینجا بیاییم و از saveRDS استفاده کنیم.
بنابراین این یک دستور ساخته شده است
و می توانم بگویم قاب داده را بگیرید، آن را به عنوان RDS ذخیره کنید،
و می توانید ببینید که ما فقط چیزهای متفاوتی در اینجا داریم.
من می توانم این کار را انجام دهم و اکنون آن یکی را اینجا دارم.
و می توانید ببینید که آن نیز بسیار کوچک است، فقط 2.6 کیلو.
من همچنین می توانم از write_rds از tidyverse استفاده کنم.
اکنون یک چیز در مورد این به طور پیش فرض است،
این دستور داده ها را فشرده نمی کند.
و ممکن است فکر کنید، خوب، این احمقانه است.
این فقط ایده اینجاست که آنها می گویند
فضا به طور کلی ارزان تر از زمان است.
اگر از یک مجموعه داده بسیار بزرگ استفاده می کنید،
شاید فضای ذخیره سازی کافی داشته باشید
که نیازی به فشرده سازی آن ندارید،
و زمان آن بیشتر مشکل ساز خواهد بود.
اما بیایید این یکی را انجام دهیم.
فریم داده را می گیریم و در RDS می نویسیم
و من دو تا کوچولو رو اونجا میذارم تا جدا بشه.
و بنابراین می توانید ببینید، بله، بزرگتر است، دو برابر بزرگتر است،
اگرچه هنوز خیلی کوچکتر است
نسبت به فایل های CSV و Excel اصلی،
اما من می توانم از هر کدام استفاده کنم.
به هر حال، می توانید یک آرگومان به write_rds اضافه کنید
برای انتخاب روش فشرده سازی
اگر می خواهید آن را پایین بیاورید
من می خواهم داده ها را از محیط پاک کنم.
ما در آنجا از شر آن خلاص می شویم.
اکنون می خواهیم آن را بخوانیم و سه گزینه متفاوت داریم
در مورد نحوه خواندن یک فایل RDS
Read_rds BaseR،
خواننده، این بخشی از نظم است، read_rds دارد.
و به هر حال، سرمایه گذاری در این موارد مهم است.
و سپس ریو همان واردات قدیمی را دارد
جایی که لازم نیست به آن بگویید چه چیزی را وارد می کنید،
شما لازم نیست فرمت را مشخص کنید، می تواند آن را بفهمد.
بنابراین وارد کردن به تنهایی داده ها را نشان می دهد
در کنسول اینجا پایین
بنابراین من فقط می خواهم rds واردات را انجام دهم، و آنجا آن پایین است.
در محیط ظاهر نمی شود،
اما به من اجازه می دهد آن را در یک شی جدید ذخیره کنم.
اگر بخواهم یک شی مقصد بدهم،
من می توانم این کار را با واردات انجام دهم
و همچنین می توانستم این کار را با سایر rd ها انجام دهم.
و بنابراین چند راه مختلف وجود دارد
که می توانید آن را در آنجا قرار دهید.
اما واقعاً نکته مهم اینجاست
آیا هر یک از این توابع به شما اجازه می دهد
برای ذخیره داده های شما و تمام کارهایی که انجام داده اید
در تهیه داده های خود به عنوان یک شی RData بومی،
یا RData یا RDS.
و سپس به راحتی می توانید آن را وارد کنید
و دقیقا همان جایی که قبلا بودید را انتخاب کنید
بدون نیاز به واردات
و تحولات دوباره
سریعتر است، کمتر مستعد خطا است،
و جمع و جورتر است.
همه چیزهای زیبا هنگام کار با داده ها.