如何保存大型数据框并在 R 中快速加载？ [复制]

Question

我目前正在开展一个项目，以提取有关 Wikipedia FR 中 Acadie 门户的定性和定量（统计）数据。有 1905 个条目和 16 个变量可供使用。

每次我使用以下代码加载所有统计数据时，都需要一些时间来加载。 有没有办法将此 data.frame 保存在我的计算机上并再次加载以供将来快速使用，同时保持其井井有条？

# Basic information ----

library("WikipediR")

# Function
# How to make function outside of apply: https://ademos.people.uic.edu/Chapter4.html#:~:targetText=vapply%20is%20similar%20to%20sapply,VALUE).&targetText=VALUE%20is%20where%20you%20specify,single%20numeric%20value%2C%20so%20FUN.
pageInfo_fun <- function(portalAcadie_titles){
  page_info(language = "fr", 
            project = "wikipedia", 
            page = portalAcadie_titles,
            properties = c("url"),
            clean_response = T, Sys.sleep(0.0001))} # Syssleep to prevent quote violation.

pageInfo_data <- apply(portalAcadie_titles,1, pageInfo_fun)

# Transform into dataframe

library("tidyverse")
pageInfo_df <- data.frame(map_dfr(pageInfo_data, ~flatten(.)))

它为我提供了一个可行的数据框，如下所示：

当我尝试将其保存到 csv，然后使用 ff 包和 read.csv.ffdf() 时，它没有给我一个可行的数据框。它将所有变量和观察结果合并到一个包含 20 000 个变量的观察结果中。

Answer 1

您可以使用以下方法轻松序列化它：

readr::write_rds(pageInfo_df, "pageInfo_df.Rds")

然后像这样反序列化它：

readr::read_rds("pageInfo_df.Rds")

这应该处理任意复杂度的每个有效 R 对象。