私はさまざまなオブジェクトを含む<code>Rdata</code>ファイル持って

Question

ファイルRDATAから特定のオブジェクトを取得します。私はload('New.Rdata')でデータフレームを読み込むことができます。もちろん、

New.Rdata 
    |_ Object 1 (e.g. data.frame) 
    |_ Object 2 (e.g. matrix) 
    |_... 
    |_ Object n 

を、しかし、1つの特定のオブジェクトをロードするスマートな方法がありますこのファイルを削除して他のファイルを破棄しますか？

Answer 1

.Rデータファイルにはインデックスがありません（コンテンツは1つの大きなペアリストとしてシリアル化されています）。あなたはペアリストを通過して好きな項目だけを割り当てる方法をハックすることができますが、Rレベルではできないので簡単ではありません。

ただし、.RDataファイルをレイジーロードデータベースに変換するだけで、各エントリを別々にシリアライズしてインデックスを作成することができます。ロードはオンデマンドで行われるのが良いことです：

# convert .RData -> .rdb/.rdx 
e = local({load("New.RData"); environment()}) 
tools:::makeLazyLoadDB(e, "New") 

ロードすると、インデックスはロードされますが、内容はロードされません。それらが使用されるような内容がロードされます。

lazyLoad("New") 
ls() 
x # if you had x in the New.RData it will be fetched now from New.rdb 

だけload()と同じように、あなたがにロードするための環境を指定することができますので、グローバルワークスペースを汚染する必要はありませんなど

Answer 2

をあなたはむしろattachを使用することができますデータオブジェクトを検索パスに添付するloadよりも重要なオブジェクトをコピーし、.Rdataオブジェクトをデタッチすることができます。

これはまだすべてを読み込みますが、グローバルワークスペースにすべてを読み込んで（上書きしたくないものを上書きする）、すべてのものを取り除くよりも簡単です。

Answer 3

Simon Urbanekの答えはとても、とてもいいです。私はこれがRの現在の実装の制限によるものであると推測している

tools:::makeLazyLoadDB(
    local({ 
    x <- 1:1e+09 
    cat("size:", object.size(x) ,"\n") 
    environment() 
    }), "lazytest") 
size: 4e+09 
Error: serialization is too large to store in a raw vector 

（私は2.15を持っている：欠点は、保存されるオブジェクトが大きすぎると動作するようには思えないということです。 2）物理メモリとスワップが不足しています。ただし、一部の用途では、savesパッケージを使用することもできます。