京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言处理二进制文件
二进制文件是包含只存储在比特和字节形式的信息的文件(0和1)。它们不是人类可读,将它的字节转换为包含许多其他非打印字符的字符和符号。尝试读取使用任何文本编辑器会显示类似 Ø 和 ð 字符的二进制文件。二进制文件必须由特定程序读取使用。例如,一个微软Word程序的二进制文件只能由Word程序来读取以人类可读形式。这表明,除人类可读文本,有更大量的字符像和页码等的格式信息,其也一起存储字母数字字符。最后一个二进制文件是连续的字节序列。 我们在一个文本文件中看到的断点是一个字符加入第一行到下一个!
有时需要由其他程序所产生的数据,也可以由R为二进制文件进行处理。R语言必需创建可以与其他程序所共享的二进制文件。
R具有两个函数 WriteBin()和 readBin()创建和读取二进制文件。
语法
writeBin(object, con) readBin(con, what, n )
以下是所使用的参数的说明:
con - 是连接对象读或写的二进制文件。
object - 是要被写入的二进制文件。
what - 是像字符,整数等代表字节模式被读取。
n - 是要从二进制文件中读取的字节数。
示例
我们考虑R内置数据 "mtcars". 首先,我们从它来创建一个CSV文件,并将其转换为二进制文件并将其保存为一个OS文件。接下来,我们将创建的这个二进制文件读取到R中
写二进制文件
我们读出的数据帧 "mtcars" 作为一个 CSV 文件,然后把它写为二进制文件到操作系统。
# 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)
读二进制文件
上述存储二进制文件创建的所有数据连续字节。因此我们将通过选择的列名的适当的值,以及读取它的列值。
# 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)
当我们上面的代码执行,它会产生以下结果及图表:
[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,我们从二进制文件得到原始数据回来到R中
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27