有没有办法将R包中的数据帧保存为hdf5以加载到python中？

我试图从CASdatasets包（）循环中导出每个数据集，并将它们保存到

hdf5

文件中，以便将每个数据集作为数据帧加载到python中。然而，我对R的熟悉程度不如python。是否有方法循环遍历包中的每个数据集，并将每个数据集作为

hdf5

文件保存到磁盘

到目前为止，我已经

install.packages("CASdatasets", repos = "http://dutangc.free.fr/pub/RRepos/", type="source")
library(CASdatasets)

---

有不同的方法可以做到这一点。这里的这个将rda文件直接从库加载到一个新的环境中。从那里，您可以导出为任何文件格式

library(feather)

all_data <- list.files(
  file.path(.libPaths()[1], "CASdatasets", "data"), 
  pattern = "\\.rda", 
  full.names = TRUE
)

# Load all files into a fresh environment
data_env <- new.env()
lapply(all_data, load, envir = data_env)

# Export into your favourite format
for (f in names(data_env)[1:3]) {
  if (is.data.frame(f))
    write_feather(data_env[[f]], paste(f, ".feather"))
  else
    warning(f)
}

库（feather）
所有的数据都有不同的方法。这里的这个将rda文件直接从库加载到一个新的环境中。从那里，您可以导出为任何文件格式

library(feather)

all_data <- list.files(
  file.path(.libPaths()[1], "CASdatasets", "data"), 
  pattern = "\\.rda", 
  full.names = TRUE
)

# Load all files into a fresh environment
data_env <- new.env()
lapply(all_data, load, envir = data_env)

# Export into your favourite format
for (f in names(data_env)[1:3]) {
  if (is.data.frame(f))
    write_feather(data_env[[f]], paste(f, ".feather"))
  else
    warning(f)
}

库（feather）
你可能会发现这是一个有趣的替代方案。你有没有看过《感谢大家》。是否有一些有效的r循环将每个数据集从CASdatasets包中拉出来，然后使用feather或rpy2进行保存或转换？您可能会发现这是一个有趣的替代方法。您是否也看到了“参考所有”。是否有一些高效的r循环将每个数据集从CASdatasets包中拉出来，然后使用feather或rpy2进行保存或转换？