Rstudio 与 R 打开 Rdata (压缩文件) 差异

QH_ShareHub2026-03-27 9:43

背景

有个 R 数据文件（.Rdata），里面存了一个名为 data 的数据框，包含 5万多个观测，2千多个变量，每个变量都有 label 等属性

复制代码

> str(data)
'data.frame':	5w obs. of  2k variables:
 $ n_eid                                                      : num  1e+06 1e+06 1e+06 1e+06 1e+06 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "Encoded anonymised participant ID"
 $ age0                                                       : num  60 62 66 42 55 47 48 61 69 43 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "age, years"
  ..- attr(*, "source_field")= chr "s_53_0_0, n_34_0_0"
 $ sex                                                        : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 2 1 1 2 2 2 1 ...
  ..- attr(*, "labels")= Named chr [1:2] "Female" "Male"
  .. ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "0" "1"
  ..- attr(*, "label")= chr "Sex"
  ..- attr(*, "source_field")= chr "n_31_0_0"
 $ height0                                                    : num  181 158 191 177 172 165 172 177 171 158 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "Standing height, cm"
  ..- attr(*, "source_field")= chr "n_50_0_0"
 $ weight0                                                    : num  90.1 89.1 96.1 73.7 87.4 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "Weight, Kg"
  ..- attr(*, "source_field")= chr "n_21002_0_0"
 $ bmi0                                                       : num  27.5 35.7 26.3 23.5 29.5 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "Body mass index (BMI), Kg/m2"
  ..- attr(*, "source_field")= chr "n_21001_0_0"

原始文件大小约为 300M

复制代码

> file.size('~/1_前处理.Rdata')/ 1024^2
[1] 298.9328

当在 R studio 加载再保存后，文件大小变为了 7.3G !!!

复制代码

> load('~/1_前处理.Rdata')
> save(all, file = '~/1_前处理copy.Rdata')
> 
> file.size('~/1_前处理copy.Rdata')/ 1024^3
[1] 7.403472

测试

经过多次测试发现，在 R 软件种，或 terminal 中打开 R，或用 Rscript 调用脚本，运行以下代码

复制代码

> file.size('~/1_前处理.Rdata')/1024^2 
> save(all, file = '~/1_前处理copy.Rdata')
> file.size('~/1_前处理copy.Rdata')/ 1024^3

产生的 copy.Rdata 文件大小均没有膨胀（298.93 M）

推测原因

在 R 内存中数据对象一直是被压缩/引用共享的状态。如数据中有大量重复的数据结构，该数据会被完美压缩。Rstudio 中为了可视化，大部分 R 对象均被展开，非常消耗内存，当 save 该对象时，这个对象不会被真正压缩，所以文件会非常大。