R语言中的 .rds 和 .RData (也称为 .rda) 资料是两种常用的数据存储格式，它们纵然都是R的原生二进制格式

R的原生二进制格式，但在使用和特性上有一些重要区别。下面该表格汇总了它们的核心差异，方便你快速了解。就是R语言中的 .rds 和 .RData (也称为 .rda) 文件是两种常用的内容存储格式，它们虽然都

特性维度 .rds 档案 .RData / .rda 文件

存储对象数量 单个R对象 多个R对象

保存函数 saveRDS() save()

读取函数 readRDS() load()

加载方式 需赋值给变量（如 obj <- readRDS(“file.rds”)），不会自动覆盖当前环境中的变量 自动加载到当前环境，启用对象原有名称，可能覆盖已有同名变量

文件扩展名 .rds .rda 或 .RData

压缩与大小 默认压缩，文件体积通常较小 默认不压缩或压缩程度较低，文件可能较大

适用场景 保存单个大型对象（如模型、大型数据框），管道操作，需灵活控制对象名 保存整个工作空间或一组相关对象（如项目内容、函数、中间结果）

选择建议

• 希望精确控制加载对象的名称，避免意外覆盖现有变量，或者需要在管道操作中传递数据时，优先选择 .rds。

• 需要保存和恢复整个工作环境（包括多个变量、函数等），或者有一组关系紧密、需要同时使用的对象时，使用 .RData/.rda 更方便。

• 对于大型数据集（如基因表达矩阵），.rds 因其压缩特性，在存储效率和加载速度上通常更有优势。

• 倘若注重资料的可移植性（与非R用户共享），两者都不是最佳选择，应考虑文本格式（如CSV、TSV）。

⚠️ 注意事项

1. 版本兼容性：这两种二进制格式可能在不同版本的R之间存在兼容性问题。主要数据建议额外保存为开放格式（如CSV）作为备份。
2. 安全风险：二进制文件可能包含恶意代码，务必仅加载来自可信来源的文件。
3. 默认保存行为：R或RStudio在退出时可能会询问是否将整个工作空间保存到 ~/.RData 材料。若不希望如此，可以在退出时选择“No”，或借助修改R配置文件永久关闭此功能。

代码示例

假设有两个对象：一个数据框 df 和一个模型 model

df <- data.frame(x = 1:5, y = letters[1:5])
model <- lm(y ~ x, data = df)

使用 .rds 保存单个对象

saveRDS(df, file = “my_dataframe.rds”)
saveRDS(model, file = “my_model.rds”)

读取 .rds 文件时需赋值，可自定义变量名

new_df <- readRDS(“my_dataframe.rds”)
loaded_model <- readRDS(“my_model.rds”)

利用 .RData 同时保存多个对象

save(df, model, file = “my_workspace.RData”)

清除当前环境中的对象

rm(df, model)

加载 .RData 文档，对象以原名自动恢复至当前环境

load(“my_workspace.RData”) # 现在 df 和 model 又出现了

希望这些信息能帮助你更好地根据实际需求选择合适的格式。