将Pickle数据（python）读入R后，数字会发生变化

我有一个很大的数据集，其中unix纪元日期嵌入在列表/目录中，当前存储为pickle文件。我尝试使用网状包vis py_load_object（）函数将pickle文件导入R。除了unix纪元日期（以毫秒为单位）之外，其他一切似乎都很好

我得到了非常奇怪的整数转换。例如，纪元日期694137600000在R中被解读为-1647101952。我想知道是否有解释和解决方法

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谢谢

没有最低限度的帮助是非常困难的，但这里有一些想法：

• 您可以取消pickle并将文件转换为

  pandas

  数据帧 你的Python脚本。

  source\u python

  函数来自

  networkite

  将其作为R数据帧导入。请参阅文档 有关类型转换的其他信息：
• 总是可以取消对文件的pickle并将其导出为公共文件 使用Python设置格式，例如

  csv

  ，然后将其导入R 通过这种方式，您可以绕过网状结构，而网状结构并不总是 有效的选择

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还请注意，在处理R中的13位数字时，您可能需要一些帮助。您可能会对软件包

bit64

感兴趣

问题在于，Networkite将这些值视为32位整数-您可以看到下面python代码片段的问题：

In [1]: v = 694137600000

In [2]: v.bit_length()
Out[2]: 40

In [3]: import ctypes

In [4]: ctypes.c_int(v)
Out[4]: c_long(-1647101952)

In [5]: _.value
Out[5]: -1647101952

In [6]: ctypes.c_int64(v)
Out[6]: c_longlong(694137600000)

In [7]: ctypes.c_int32(v)
Out[7]: c_long(-1647101952)

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最简单的解决方法之一是，在python中，取消对文件的pickle并另存为.csv文件，但您应该发现，如果将pickle数据转换为pandas数据帧，然后从R访问它，它将转换为R数据帧-除非日期/时间是第一列（请参阅了解原因）。

可能溢出了最大安全整数？