Personnaliser les préférences

Nous utilisons des cookies pour vous aider à naviguer efficacement et à exécuter certaines fonctions. Vous trouverez ci-dessous des informations détaillées sur tous les cookies sous chaque catégorie de consentement.

Les cookies classés comme « Nécessaires » sont stockés sur votre navigateur car ils sont essentiels pour activer les fonctionnalités de base du site.... 

Toujours actif

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

Aucun cookie à afficher.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

Aucun cookie à afficher.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

Aucun cookie à afficher.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

Aucun cookie à afficher.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

Aucun cookie à afficher.

Comment enregistrer et charger des fichiers RDA dans R (avec exemples)



Les fichiers qui se terminent par une extension .rda représentent des fichiers Rdata.

Vous pouvez utiliser la fonction save() pour enregistrer ces types de fichiers dans R :

save(df, file='my_data.rda')

Et vous pouvez utiliser la fonction load() pour charger ces types de fichiers dans R :

load(file='my_data.rda')

L’exemple suivant montre comment utiliser chacune de ces fonctions dans la pratique.

Exemple : enregistrer et charger des fichiers RDA dans R

Supposons que nous créions le bloc de données suivant dans R :

#make this example reproducible
set.seed(0)

#create data frame
df <- data.frame(x=rnorm(100),
                 y=rnorm(100),
                 z=rnorm(100))

#view data frame
head(df)

           x          y          z
1  1.2629543  0.7818592 -1.0457177
2 -0.3262334 -0.7767766 -0.8962113
3  1.3297993 -0.6159899  1.2693872
4  1.2724293  0.0465803  0.5938409
5  0.4146414 -1.1303858  0.7756343
6 -1.5399500  0.5767188  1.5573704

Nous pouvons utiliser la fonction save() pour enregistrer ce bloc de données dans un fichier .rda :

Ce fichier sera automatiquement enregistré dans le répertoire de travail actuel. Vous pouvez trouver le répertoire de travail en utilisant la fonction getwd() :

#display working directory
getwd()

"C:/Users/Bob/Documents"

Supposons maintenant que nous utilisions la fonction rm() pour supprimer le bloc de données de l’environnement R actuel :

#remove data frame from current R environment
rm(df)

Si nous regardons notre environnement actuel dans RStudio, nous verrons qu’il ne contient aucun objet :

Nous pouvons ensuite utiliser la fonction load() pour charger le fichier .rda dans l’environnement R actuel :

load(file='my_data.rda')

Si nous regardons à nouveau l’environnement actuel dans RStudio, nous verrons qu’il contient désormais le bloc de données :

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment lire d’autres types de fichiers dans R :

Comment importer des fichiers CSV dans R
Comment importer des fichiers Excel dans R
Comment importer des fichiers TSV dans R

Ajouter un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *