如何按行条件将巨大的 csv 文件读入 R？答案

【问题标题】：how to read huge csv file into R by row condition?如何按行条件将巨大的 csv 文件读入 R？
【发布时间】：2013-09-18 10:35:27
【问题描述】：

我有一个大约 1500 万行的巨大 csv 文件，大小约为 3G。

我想将这个文件逐个读入R，每次只选择那些符合特定条件的行。

例如其中一列称为产品类型，因此我只需将一种产品类型读入R，并对其进行处理，然后输出结果，然后再转到另一种产品类型...

到目前为止，我已经阅读了不同的方法，例如将大文件上传到数据库，或者通过 colbycol 逐列读取，或者通过 ff 读取一大块行......

是否有任何纯 R 解决方案可以解决我的问题？

【问题讨论】：

您所说的“纯 R”是指坚持不使用任何软件包的基础吗？如果是，为什么？这是您目前的设置中的一些限制还是只是一种心理锻炼？如果你可以考虑一个包，这听起来可能是sqldf 的候选者。
Here 是 @eddi 提供的一个很好的回答，假设您愿意使用命令行工具，而不仅仅是 base::R。
如果我们要走非 R 解决方案的道路，也请查看 csvkit。
我会使用data.table，尤其是fread，如果数据适合您的RAM，并且只有在不适合的情况下才使用其他东西
data.table 是否需要先将整个文件读入内存？

标签： r

【解决方案1】：

您可以使用RSQLite 包：

library(RSQLite)
# Create/Connect to a database
con <- dbConnect("SQLite", dbname = "sample_db.sqlite")

# read csv file into sql database
# Warning: this is going to take some time and disk space, 
#   as your complete CSV file is transferred into an SQLite database.
dbWriteTable(con, name="sample_table", value="Your_Big_CSV_File.csv", 
    row.names=FALSE, header=TRUE, sep = ",")

# Query your data as you like
yourData <- dbGetQuery(con, "SELECT * FROM sample_table LIMIT 10")

dbDisconnect(con)

下次您想要访问您的数据时，您可以省略 dbWriteTable，因为 SQLite 表存储在磁盘上。

注意：将 CSV 数据写入 SQLite 文件不会先将所有数据加载到内存中。因此，您最终将使用的内存将受限于您的查询返回的数据量。

【讨论】：

【解决方案2】：

只能使用 R 来做到这一点：

打开文件连接
如果有header，则读入header信息
使用read.csv从文件中读取一行，指定colClasses和nrows=1
测试该行以查看它是否满足您的条件，如果是，则将其附加到不断增长的数据框中
对文件的其余部分重复第 4 步。
关闭连接

虽然上述情况是可能的，但我认为这是不可取的。这种类型的事情可能最好通过将数据加载到数据库中，然后从 R 中查询数据库来完成。

【讨论】：

一次读一行会非常低效，最好一次读一万行（或更多）。
@Hadley，我的理解是，在幕后 R 会读取几行，然后只给你你要求的数字，当你要求更多的行时，它会从它的内部缓冲区中给你，而不是从磁盘重新读取（直到你用完缓冲区）。但是，我可能是错的。
我很确定情况并非如此，但你永远不知道。
@Hadley，这篇文章：tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/12/18001.html 建议操作系统进行缓冲。无论哪种方式，我仍然建议 OP 使用数据库方法而不是直接读取。

【解决方案3】：

您也可以使用 JDBC 来实现这一点。让我们创建一个示例 csv 文件。

write.table(x=mtcars, file="mtcars.csv", sep=",", row.names=F, col.names=T) # create example csv file

从此链接下载并保存 CSV JDBC 驱动程序：http://sourceforge.net/projects/csvjdbc/files/latest/download，然后设置驱动程序。

> library(RJDBC)

> path.to.jdbc.driver <- "jdbc//csvjdbc-1.0-18.jar"
> drv <- JDBC("org.relique.jdbc.csv.CsvDriver", path.to.jdbc.driver)
> conn <- dbConnect(drv, sprintf("jdbc:relique:csv:%s", getwd())) # replace getwd() with location of csv file

让我们看看 mtcars 数据集中的前 3 行：

> head(dbGetQuery(conn, "select * from mtcars"), 3)
   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1   21   6  160 110  3.9  2.62 16.46  0  1    4    4
2   21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4
3 22.8   4  108  93 3.85  2.32 18.61  1  1    4    1

接下来，让我们看看 gear 的不同值和各自的计数：

> dbGetQuery(conn, "select gear, count(*) from mtcars group by gear")
  GEAR COUNT(*)
1    4       12
2    3       15
3    5        5

现在您可以使用 where 子句编写查询以过滤数据以仅选择 gear 取值为 5 的行：

> dbGetQuery(conn, "select * from mtcars where gear = '5'")
   mpg cyl  disp  hp drat    wt qsec vs am gear carb
1   26   4 120.3  91 4.43  2.14 16.7  0  1    5    2
2 30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.9  1  1    5    2
3 15.8   8   351 264 4.22  3.17 14.5  0  1    5    4
4 19.7   6   145 175 3.62  2.77 15.5  0  1    5    6
5   15   8   301 335 3.54  3.57 14.6  0  1    5    8

【讨论】：