从 csv 读取特定（非连续）行答案

【问题标题】：Read specific (non-consecutive) rows from csv从 csv 读取特定（非连续）行
【发布时间】：2019-12-20 04:53:15
【问题描述】：

我有一个大的 csv 文件，并且只想读取某些行，这些行由要读取的行号向量定义。有没有办法在不将整个 csv 读入内存的情况下读取这些行？

我发现的唯一解决方案似乎允许读取连续行（例如第 2-100 行）。

【问题讨论】：

可以看看sqldfhelps：rdocumentation.org/packages/sqldf/versions/0.4-11/topics/…
@JonnyPhelps 谢谢，我考虑过尝试，但是这些行不容易从 csv 中的数据中子集化，并且希望避免根据是否应选择行向电子表格添加列。
@joran 是的，命令行可能是要走的路，我只是认为 R 中可能有一种快速的方法。
可以使用skip 和nrows 的适当组合来读取单个行（或小块），然后将结果粘合在一起......但可能不会很好。

标签： r csv

【解决方案1】：

一个简单的例子，说明如何将我链接到的 sed 方法组合到 R 函数中：

read_rows <- function(file,rows,...){
  tmp <- tempfile()
  row_cmd <- paste(paste(rows,"p",sep = ""),collapse = ";")
  cmd <- sprintf(paste0("sed -n '",row_cmd,"' %s > %s"),file,tmp)
  system(command = cmd)
  read.table(file = tmp,...)
}

write.csv(x = mtcars,file = "~/Desktop/scratch/mtcars.csv")

    > read_rows(file = "~/Desktop/scratch/mtcars.csv",rows = c(3,6,7),sep = ",",header = FALSE,row.names = 1)
                    V2 V3  V4  V5   V6    V7    V8 V9 V10 V11 V12
Mazda RX4 Wag     21.0  6 160 110 3.90 2.875 17.02  0   1   4   4
Hornet Sportabout 18.7  8 360 175 3.15 3.440 17.02  0   0   3   2
Valiant           18.1  6 225 105 2.76 3.460 20.22  1   0   3   1
> read_rows(file = "~/Desktop/scratch/mtcars.csv",rows = c(1,5,9),sep = ",",header = TRUE,row.names = 1)
                mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Hornet 4 Drive 21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Merc 240D      24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2

注意与第 1 行作为列标题的区别。

【讨论】：

【解决方案2】：

sqldf 会将其读入数据库（它将为您创建然后删除），然后只将您想要的行读入 R。假设在最后的注释中创建的 csv 文件定义所需的 Rows 和然后使用read.csv.sql。我们为数据库使用了一个临时文件，但如果数据足够小，您可以省略 dbname 参数，它会占用内存。

library(sqldf)

Rows <- c(3, 5, 10)

s <- toString(Rows)
fn$read.csv.sql("Letters.csv", "select * from file where rowid in ($s)",
   dbname = tempfile())

给予：

     X Letters
1  "3"     "c"
2  "5"     "e"
3 "10"     "j"

如果所需的行数非常大，那么与其在 SQL 语句中嵌入行号，不如从它们创建一个数据框并加入它：

library(sqldf)

Rows <- c(3, 5, 10)
RowsDF <- data.frame(Rows)

s <- toString(Rows)
fn$read.csv.sql("Letters.csv", 
  "select file.* from file join RowsDF on file.rowid = RowsDF.Rows",
  dbname = tempfile())

注意

Letters <- data.frame(Letters = letters, stringsAsFactors = FALSE)
write.csv(Letters, "Letters.csv")

【讨论】：