将 .Rdata 文件加载到 R 中时，有没有办法使用 sql 语句？答案

【问题标题】：Is there a way to use sql statements when loading .Rdata files into R?将 .Rdata 文件加载到 R 中时，有没有办法使用 sql 语句？
【发布时间】：2014-09-12 10:42:47
【问题描述】：

我更喜欢通过将它们保存为 .Rdata 文件来存储我的数据帧，因为将它们保存为 csv 文件会占用更多的目录空间。但是，当使用 csv 时，我可以使用 sql 语句（R 包 sqldf）加载文件。

是否有可用的包可以在加载 .Rdata 文件时执行相同的操作？

提前非常感谢！

【问题讨论】：

为什么需要使用sql语句？只需使用load
我想可能会在 .RData 中加载部分数据帧？ load_sql("foo.RData","mydata","select * where age > 100") 还是什么？（注意：这并不存在）
spacedman，我就是这个意思！
大卫，我的数据框非常大，我只需要时不时的一小部分。

标签： sql r csv rdata

【解决方案1】：

如果您的数据列是相当简单的类型（字符、数字、日期），请考虑通过 RSQLite 包保存为 SQLite 数据库。

这不仅可以让您稍后通过 SQL 调用加载部件，它还可以跨平台和多语言（曾经尝试过从 Python 代码中读取 .RData 吗？），并且可能像 .RData 文件一样压缩。

缺点是您不能很容易地存储任意 R 对象（如列表或复杂类）。

【讨论】：

我试图弄清楚如何通过 rsqlite 保存我的数据帧。直到现在都没有成功。你能告诉我我必须使用哪个功能吗？
help(SQLite) 页面有示例。它的第一个将 USArrests 数据框保存到 SQLite 表中，然后显示如何使用 SQL 查询将其读回。我不会在这里复制所有内容。试试看，然后可能会问一个新问题！
它工作正常。但是，将示例数据帧保存为 sqlite 表将使用大约 500 mb 的磁盘空间，而将相同的数据帧保存为 rdata 文件使用 40 mb。这有意义吗？