京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言二进制文件
二进制文件是一个文件,其中包含仅以位和字节形式存储的信息(0和1)。它们不可读,因为其中的字节转换为包含许多其他不可打印字符的字符和符号。尝试使用任何文本编辑器读取二进制文件将显示为类似Ø和ð这样的字符。
二进制文件必须由特定程序读取才能使用。例如,Microsoft Word程序的二进制文件只能通过Word程序读取到人类可读的形式。这表明,除了人类可读的文本之外,还有更多的信息,如格式化的字符和页码等,它们也与字母数字字符一起存储。最后二进制文件是一个连续的字节序列。 我们在文本文件中看到的换行符是将第一行连接到下一个的字符。
有时,由其他程序生成的数据需要由R作为二进制文件处理。 另外R需要创建可以与其他程序共享的二进制文件。
R有两个函数用来创建和读取二进制文件,它们分别是:WriteBin()和readBin()函数。
语法
writeBin(object,con)readBin(con,what,n)
以下是使用的参数的描述 -
con- 是要读取或写入二进制文件的连接对象。
object- 是要写入的二进制文件。
what- 是像字符,整数等的模式,代表要读取的字节。
n- 是从二进制文件读取的字节数。
实例
这里考虑使用R内置数据“mtcars”。 首先,我们从它创建一个csv文件并将其转换为二进制文件并将其存储为操作系统文件。接下来将这个二进制文件读入R中。
1. 写入二进制文件
我们将数据帧“mtcars”读为csv文件,然后将其作为二进制文件写入操作系统。参考以下代码实现 -
# Read the "mtcars" data frame as a csv file and store only the columns"cyl","am"and"gear". write.table(mtcars,file="mtcars.csv",row.names=FALSE,na="",col.names=TRUE,sep=",")# Store 5 records from the csv file as a new data frame.new.mtcars<-read.table("mtcars.csv",sep=",",header=TRUE,nrows=5)# Create a connection object to write the binary file using mode "wb".write.filename=file("/web/com/binmtcars.dat","wb")# Write the column names of the data frame to the connection object.writeBin(colnames(new.mtcars),write.filename)# Write the records in each of the column to the file.writeBin(c(new.mtcars$cyl,new.mtcars$am,new.mtcars$gear),write.filename)# Close the file for writing so that it can be read by other program.close(write.filename)
上面创建的二进制文件将所有数据作为连续字节存储。 因此,我们将通过选择列名称和列值的适当值来读取它。
# Create a connection object to read the file in binary mode using "rb".read.filename<-file("/web/com/binmtcars.dat","rb")# First read the column names. n = 3 as we have 3 columns.column.names<-readBin(read.filename,character(),n=3)# Next read the column values. n = 18 as we have 3 column names and 15 values.read.filename<-file("/web/com/binmtcars.dat","rb")bindata<-readBin(read.filename,integer(),n=18)# Print the data.print(bindata)# Read the values from 4th byte to 8th byte which represents "cyl".cyldata=bindata[4:8]print(cyldata)# Read the values form 9th byte to 13th byte which represents "am".amdata=bindata[9:13]print(amdata)# Read the values form 9th byte to 13th byte which represents "gear".geardata=bindata[14:18]print(geardata)# Combine all the read values to a dat frame.finaldata=cbind(cyldata,amdata,geardata)colnames(finaldata)=column.names print(finaldata)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果和图表 -
[1] 7108963 1728081249 7496037 6 6 4 [7] 6 8 1 1 1 0 [13] 0 4 4 4 3 3 [1] 6 6 4 6 8 [1] 1 1 1 0 0 [1] 4 4 4 3 3 cyl am gear [1,] 6 1 4 [2,] 6 1 4 [3,] 4 1 4 [4,] 6 0 3 [5,] 8 0 3
我们可以看到,通过读取R中的二进制文件,得到了原始数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21