问题标签 [rda]

我正在尝试将两个 .rda 文件合并为一个 .rda 文件。我只能调用一个 .rda 文件数据，而第二个没有出现。此外，我生成的 .rda 太小，无法包含我需要的所有数据。这是我正在使用的一般代码：

请让我知道什么是不正确的，我是 R 的新手，所以我确信有一些事情需要修复。

谢谢！

这是非常基本的（我怀疑这已经在其他地方被问过了，虽然不是在这里）。

我有大量的 .rda 文件，每个文件都有一个数据框。我想对每个数据框进行计算，因此需要加载它们（load()）。如果他们是 .RDS 对象，我会喜欢：

我怎么能做类似的事情，load因为你不能将数据 - 只有名称 - 分配给变量：

我已经使用Rrda()中的包中的函数对鱼类组合数据进行了冗余分析vegan。我只想将物种添加到分析中解释的方差 > 10% 的图中。

我在幻灯片 11 上找到了这样做的参考，但我无法在任何地方找到能够绘制这样子集的代码。谢谢您的帮助。

我正在尝试使用 field.ID 使用部分 db-RDA 来纠正样本的重复测量特征。但是，包括 Condition(field.ID) 会导致主要关注因素的质心从图中消失（下图左）。

设计：连续两年重复对12个田地进行物种数据抽样。此外，每年都会从参考字段中抽取 3 个样本。由于前一个字段不可用，这三个字段在第二年发生了变化。此外，还对一些环境变量进行了采样（氮、土壤水分、温度）。每个字段都有一个标识符（field.ID）。使用 field.ID 作为 Condition 似乎错误地删除了 F1 因素。但是，使用抽样活动 (SC) 作为 Condition 不会。后者是纠正部分 db-RDA 中重复测量的正确方法吗？

设置种子（1234）

我在 R 中处理绘图的经验仍然相对缺乏，需要帮助。我使用该函数在 R 中进行了冗余分析rda()，但现在我需要简化图形以排除不必要的信息。我目前使用的代码是：

生成的情节如下所示：

请帮我修改我的代码：排除站点（sit#）、所有轴和内部虚线。

我还想扩大字段的大小，或者将矢量标签移动到完全适合绘图字段。

根据响应更新，工作代码低于此点

我有一个将我的 SDF 本地数据库 RDA 到 SQL 服务器数据库的系统。SDF 现在允许系统存储 1GB 的数据，但 RDA 客户端不允许我进行推送或拉取。

当我查看 RDA 元素时，它的最大数据库大小为 256。当我仅将 LocalConnectionString 字符串设置为“Data Source=ehc.sdf;Password=xx;”时

在将 LocalConnectionString 设置为真正的连接字符串之前，它是null。设置连接字符串后，使用上面的字符串 LocalConnectionString 包含下面的字符串。（在调试中运行，一旦你移动了设置线，就会操纵字符串。我没有调用任何东西）

当我没有设置它时，它在字符串中声明 ssce:max database size=\"256\"。

所以我使用替换将“ssce:max database size=\"256\"" 替换为 "ssce:max database size=\"1091\""

进行此更改后，我现在收到以下错误。

"另一个用户打开了具有不同实例级初始化属性的数据库。 "

如果我将 LocalConnectionString 设置为 ""Data Source=\ehc.sdf;Password=xxxx;Max Database Size=1091;Persist Security Info=False;"" LocalConnectionString 设置为以下字符串并且 RDA 客户端给我以下错误

"指定的 OLE DB for SQL Server Compact 连接字符串无效。 "

有谁知道为什么会这样？当我设置它时，为什么 LocalConnectionString 正在操纵我的连接字符串？我怎样才能绕过我的错误。

SqlCeRemoteDataAccess DLL 程序集版本是 v3.5.1.0

我有一个包含 1000 多个rda股票数据时间序列文件的文件夹。下面是我将时间序列（xts）文件保存在 rda 中的示例代码。我使用 rda/rdata 而不是 csv，因为文件的保存和加载速度很快，并且与 csv 相比，rda 中的数据压缩也非常好。

我将这些文件用于我在 R 中的许多数据分析实验。但现在我正在慢慢迁移到 python（使用 pandas），因为它是一种通用语言。有没有办法将我当前的 rda xts 文件转换为 python pandas 本机文件（h5 或 pickle 是最好的格式），而不是再次下载所有股票数据。我该怎么做？

编辑

这就是我在 python 中所做的

输出是

它将其转换为python中的非时间序列数据集。我应该如何将其转换为时间序列？

编辑2：

经过多次搜索和修补，我已经走到了这一步。我试图将我的 rda 文件中的 UTC 变量转换为本地时间

现在的问题是转换后的本地时间索引格式不正确。尾部应包含最近日期的时间序列，而不是停留在 1970 年。

我正在努力从一年的数据集中为 50000 名客户制作小时系数。(365行*28列)

我想保存这些系数以便稍后在另一个 R 代码文件中进行预测。目前，我正在为客户使用保存功能保存 24 小时模型列表。因此，50000 个 Rda 文件（每个 7mb）。然后，分别加载（加载函数）它们以使用 R 中的预测函数进行预测。

这效率不高，现在我想为一百万客户执行此操作，这将花费大量时间和空间。有没有更好的方法来保存 lm 模型中的系数以供以后预测？

我尝试了 biglm 包，但它并没有在 Rda 文件上节省太多空间。此外，保存系数后手动乘以行将很困难，因为我有很多具有不同因子水平的变量。

谢谢！

使用此数据框对响应变量进行分组：

而这个 df 对解释变量进行分组：

我像这样执行 vegan::rda ：

但是当我打电话时summary(fish_rda)，它会返回此错误消息：

if (all(vars >= 0)) cumsum(vars) else NA 中的错误：需要 TRUE/FALSE 的缺失值

我不明白 ...

在这里，有 traceback 函数的输出：

有人帮我吗？

谢谢

这个问题已经问了好几次了，但我还没有找到解决办法。我有一个 rda R 文件 (df)，我想将其保存为非二进制文件（例如 txt 或 csv），以便可以在文本编辑器程序中使用它...

有没有办法做到这一点？

现在使用write.csv(df, file=out.csv)甚至saveRDS(df, file=out.rds)给我一个空文件。

我在这里想念什么......

编辑：我正在使用 rda 文件，而不是最初所述的 rds 文件