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
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19