R：直接加载数据，无需lazyload承诺

我有一个包含许多CSV的包，我已将其保存为压缩的

.RData

文件。我正试着把它们装上，例如

mysamples <- data("samples")

有没有一种方法可以直接将数据加载到内存中，而不是像承诺那样懒散地加载？还是我必须

data(samples)
samples
mysamples <- samples

但是，我在环境中有2个文件，而不是一个，因此必须

rm（samples）

，这同样意味着每个文件需要3个操作才能在环境中将数据库指定为命名对象。与1相比，例如

read.csv（）

。我是缺少一个简单的函数，还是就是这样？

您可以这样做

my.data您可以

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谢谢你的回答。这将导致“错误：'samples'不是从'namespace:gbm.auto'导出的对象”。Rstudio显示gbm.auto中没有列出任何数据集，假设它只列出命名空间中的函数？我还没有记录我的数据（仍然掌握打包的诀窍），但在任何情况下，这看起来都不会添加到名称空间文件中。有什么想法吗？我想您必须将数据作为导出对象添加到包中。我不知道该怎么做。所以，也许这里的另一个问题可以回答这个问题。对不起，我的错，我已经关闭了延迟加载来尝试修复这个问题，这意味着你的解决方案无法工作。现在是了。干杯这仅适用于附加了软件包的惰性数据，即库（pkgname）。谢谢您的回答。这将导致“错误：'samples'不是从'namespace:gbm.auto'导出的对象”。Rstudio显示gbm.auto中没有列出任何数据集，假设它只列出命名空间中的函数？我还没有记录我的数据（仍然掌握打包的诀窍），但在任何情况下，这看起来都不会添加到名称空间文件中。有什么想法吗？我想您必须将数据作为导出对象添加到包中。我不知道该怎么做。所以，也许这里的另一个问题可以回答这个问题。对不起，我的错，我已经关闭了延迟加载来尝试修复这个问题，这意味着你的解决方案无法工作。现在是了。干杯这仅适用于附加包的惰性数据，即库（pkgname）

data(samples)
samples
mysamples <- samples

data("samples")
mysamples <- samples