R data.table fread()没有完全引入整个文本文件

R data.table fread()是一个用于读取文本文件的函数。它是data.table包中的一个功能强大且高效的工具，用于处理大型数据集。

fread()函数的主要优势包括：

高效性：fread()函数使用了多线程和内存映射技术，能够快速读取大型文本文件，尤其适用于处理大数据集。
灵活性：fread()函数支持多种数据格式，包括CSV、TSV、FST等，可以根据文件的扩展名自动识别数据格式。
自动类型推断：fread()函数能够自动推断数据列的类型，无需手动指定，减少了数据预处理的工作量。
内存优化：fread()函数可以根据数据文件的大小和系统内存的限制，自动选择合适的读取方式，避免了内存溢出的问题。
异常处理：fread()函数能够处理数据文件中的异常情况，如缺失值、不规范的数据格式等，提高了数据的质量和可靠性。

fread()函数适用于需要高效读取大型文本文件的场景，例如数据分析、数据挖掘、机器学习等。它可以帮助用户快速加载和处理大规模数据集，提高数据处理的效率和准确性。

对于腾讯云的相关产品推荐，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）来运行R语言环境，并使用云数据库（TencentDB）来存储和管理数据。此外，腾讯云还提供了云函数（SCF）和人工智能服务（AI Lab）等产品，可以进一步扩展和优化数据处理的能力。

更多关于腾讯云产品的介绍和详细信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

R读取大文件速度太慢？来试试能提速两千倍的fread

R 的 read.table 和 read.csv 读取文件速度比较慢。尤其在读取稍微大一点的数据，需要等很长时间。...在需要读取大文件时，尤其读取列数特别多的文件，不妨试试 data.table 包（https://cran.r-project.org/web/packages/data.table）的 fread (...提速两千倍并不是标题党，而是在一个 489 行、1079796 列、1G 纯文本文件中的实测结果。...time.end-time.start print(time.running) 读取速度非常慢，竟然花了 20.87 小时，我也懒得去研究是什么原因： Time difference of 20.87034 hours 使用 fread...读取文件： library("data.table") time.start <- Sys.time() file.fread <- fread('test.file', sep = ' ', header

2.2K2 0

《高效R语言编程》5-高效输入输出

对于高效导入大文本文件，使用readr或data.table与read.table()相当。使用file.size()与object.size()跟踪文件与R对象的大小，以便在过大之前提前预防。...：1）基础R的read.csv()，2）fread() 里data.table方法3）较新的readr包里read_csv()函数。...对于小于1M的数据，read.csv()比read_csv()要快，然而fread()比两个都快，如果是更大的数据，read_csv()和data.table比read.csv()快5倍左右。...read_()生成tbl_df类，而fread()产生data.table()类对象，没有实际差别，处理稍有不同，除非trbble包被加载。...R外预处理文本读入一个4G的文本文件，会耗尽16G的内存RAM，可以使用shell命令split等分割文件，采用数据库是另外一个解决方案。

1.5K2 0

R语言day5：文件的读取

title: "day5note"output: html_documentdate: "2024-03-11"csv格式可用excel、记事本、sublime、R打开r语言读取读入r语言得到一个数据框...，对数据框的修改不会对该表修改分隔符号：逗号空格制表符(\t)纯文本文件后缀没有意义，不起决定性作用1.表格文件读入r语言，成为数据框1.1直接读取read.table() #通常读取txt格式read.csv...：Rdata#只能用R打开#保存的是变量save(test,file="")4.文件读写4.1读取ex1.txtex1 <- read.table("ex1.txt")ex1 <- read.table...rod.csv")5.1 矩阵只允许一种数据类型，其中的字符数再怎么as.numeric()都不能改变数据类型#判断两个数据是否相同:identical(x2,x3)#data.tableex1 = data.table...::fread("ex1.txt")class(ex1)## [1] "data.table" "data.frame"ex1 = data.table::fread("ex1.txt",data.table

2811 0

手把手教你用R语言读取CSV文件

读取大CSV文件和其他文本文件的两个主流的函数是read_delim和fread，前者在readr包中由Hadley Wickham实现，后者在data.table包中由Matt Dowle实现。...read_delim和fread运行相当快，因为两者都不把字符数据自动转换成factor。 01 read_delim函数 readr包提供读取文本文件的一系列函数。...02 fread函数另一个读取大量数据的函数是data.table包的fread函数。第一个参数是读取的文件路径或者URL。header参数表示文件的第一行是列名，sep指定分隔符。...> library(data.table) > theUrl <- "http://www.jaredlander.com/data/TomatoFirst.csv" > tomato3 <- fread...read_delim或者fread函数读取文件都非常快，具体使用哪个函数取决于dplyr或者data.table包中哪个更适合数据处理。关于作者：贾里德 P. 兰德（Jared P.

22.1K2 1

Matt Dowle 演讲节选（二）

的 lazy evaluation 机制，那么完全可以把上面的代码改成下面这个样子： > DF[region == "US", sum(population)] 这就相当于默认开启了data.frame...而在第二种方法中，由于采用了 assignment by reference，data.table仅对内存中v1所在的地址进行修改，其他地方则不变！事实上，DF 在第二种方法中一遍都没有被复制！...2014：data.table的现在 fread函数在演讲的最后（演讲在2014年），Matt 提到了当时他正在给data.table添加的新功能：fast read，也即fread函数。...顾名思义，fread函数大大提高了 R 读取文本文件的性能。...，有 85 条关于data.table的问题没有被回答，占 15.3%；所有关于data.table的历史问题中，1542条没有被回答，占 8.6%。

1.1K4 0

生信马拉松 Day5

目的是完成什么，才做的尝试，特别是外来的代码+b.代码、数据、报错截图（数据描述用str()函数）+c.做过的尝试（意味着排除的对象）常见的无效提问：1.只说失败、报错，不贴代码和截图2.只贴报错，不贴代码，没有前因后果...read.csv()文件读取是R语言里的数据框来源之一注意：表格文件读入到R语言里，就得到了一个数据框，对数据框进行的修改不会同步到表格文件，如果想要保存修改结果，建议另存一个文件4.认识分隔符常见：逗号...（csv），空格（tsv），制表符（'\t'，tab键，excel文件的分隔符）注意：例如tsv、csv的纯文本文件的后缀没有意义，只是约定俗成，起提示作用，不起决定性作用，实际的分隔符可能是不同的，可以记事本打开之后看一下实际的分隔符...一个比较好用的函数，所以一般不加载这个包soft = data.table::fread("soft.txt")class(soft)#[1] "data.table" "data.frame"#data.table...是作者大神自创的数据类型#一般用不到，所以就用data.table默认参数FALSE掉soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F)class(soft

1850 0

20231220-简单文件格式读取

简单复习上一节内容 1认识csv格式 csv格式是以分割符（逗号,空格，制表符\t）分开内容的纯文本文件，EXCLE打开csv文件是识别分隔符，把内容装进格子里，R语言打开csv文件，是把纯文本文件装进一个数据框...，在R语言中，对数据框进行操作，相应的改动不会被同步到csv文件中如果想要对原本的文件进行修改，把修改后的内容重新写为csv文件 write.csv(x,file="x.csv") 一个文件的本质是由生成它的函数决定...R.data 保存的是变量，不是表格文件，支持保存多个文件 save（x,file="x.R.data") 保存Rdata load("x.Rdata")加载 R.data 3默认参数不适用读取文件所导致的隐形错误...（1）读取txt文件，没有正确识别列名修改办法 read.table("x.txt",**header=T**)增加默认参数（2）读取csv文件时，没有正确识别行名，并且更改列名中的不规范符号（例如将其他符号更改为句号...这个错误可以用一些函数来避免掉 read.delim("x.txt") data.table::fread("x.txt",data.table=F)

1501 0

十、文件读写

一、文件读写（R语言与外部数据的沟通） 1.csv文件的读取方式： 1) excel读取 2) 读取为文本文件 3) sublime（适用于大文件） 4) R语言读取...纯文本文件的后缀没有任何意义，只是约定俗成，起提示作用，不起决定性作用。...更改方法：行名没有正确识别，修改用： row.names =1 列名改变了，修改时用：check.names =F ###为什么列名会被修改，因为在R语言中默认列名不能出现特殊字符...###小技巧：图片 # data.table 读取任何形式的文件，包括问题文件 soft = data.table::fread("soft.txt",data.table = F) #正常文件...soft = data.table::fread("abc.mp4",data.table = F) #问题文件 # rio library(rio) a = import("complete_set.txt

1.8K4 0

结肠腺癌细胞系过表达apoM的芯片数据分析

acc=GSE162325，所以如果你使用我的AnnoProbe包里面的 geoChina("GSE162325") 函数会失败，因为我最近没有空去同步这些新的表达量芯片数据集。...targ=self&acc=GPL23126&form=text&view=full 可以下载一个 GPL23126.txt的文本文件，大约是1G，内容有点多，所以需要简单的处理一下，我这里使用了shell...|grep -v "^#" > GPL23126_ids.txt 然后又是R里面的解析即可，如下所示的代码： library(data.table) library(stringr) # b=fread...('GPL23126.txt',data.table = F) # cut -f 1,8 GPL23126.txt |grep -v "^!"...|grep -v "^#" > GPL23126_ids.txt b=fread('GPL23126_ids.txt',data.table = F) head(b) ids=data.frame(

7814 1

R-语言学习-230910

R语言包括S3对象和s4对象。s3 包括基本数据结构：向量矩阵数据框数组列表。s4 包括层级结构由s3组成。数据框本质：长度相等的向量按照列的方式排列。c是列 r是行。...rbind cbind merge是合并列表：分量的提取用[[]]s4对象提取白色括号提取（点击绿色箭头）matrix要求向量类型相同，数据框没有要求复制data.table包可以读取文本文件。...fread函数读取文本文件。sapply函数对列表内部做一个循环。gene symbol最好不用作列名，因为其有空格，容易报错。标准的表达矩阵一般列名是样本名，行名是基因名。预后效果是生存率。...R语言中的palette是指什么Answer :在R语言中， palette 是一个用于设置颜色调色板的函数。调色板是一组预定义的颜色集合，用于绘制图形、制作图表或设置绘图设备的颜色。

1563 0

数据流编程教程：R语言与DataFrame

readr是利用C++和RCpp编写的，所以执行的速度是相当快的，不过相对于直接用C语言写的data.table::fread()就稍微慢大概1.2-2倍左右。...其中最亮眼的是，R中的DataFrame和数据库之前可以以整个数据框插入的形式插入数据而不需要再拼接SQL语句。以下是一个官方文档的示例：三....data.table完美兼容data.frame，这意味着之前对data.frame的操作我们可以完全保留，并且支持更多方便的数据操作方法。...data.table还参考了NoSQL中流行的Key-Value形式，引入了setkey()函数,为数据框设置关键字索引。...值得一提的是data.table引入了全新的索引形式，大大简化了data frame的分片形式，提供接近于原生矩阵的操作方式并直接利用C语言构造底层，保证操作的速度。 2.

3.9K12 0

不走寻常路的单细胞表达量矩阵读取

::fread( f, data.table = F) ct[1:4,1:4] rownames(ct)=ct[,1] ct=ct[,-1] sce <- CreateSeuratObject...::fread( f, data.table = F) > head(ct) gene cell count 1 0610005C13Rik AACCGCGTCCGTTGCT...::fread( f, data.table = F) head(ct) dim(ct) #ct[1:4,1:4] library(reshape2) tmp = dcast(ct,...，不过我也解释过，这个肉眼可视化其实并没有那么重要，不影响分群后的各个亚群的生物学意义即可。...没有文章那么清晰

4131 0

作者为什么要上传一个错误的表达量矩阵呢

凭我对他的了解，他肯定是提问的方式就是错误的，写一段自己的”感悟“，其实完全没必要，我也压根不会看他给出来的这些“长篇大论” ：提问的方式就是错误的这样的提问完全没有用，没有代码，没有前因后果，其实给一下数据集就足够了...) > a=fread('GSE145173_RAW/GSM4307836_SI_GA_H1_quants_mat.csv.gz', + data.table = F) There were...因为最后这个读取确实是太复杂了： { library(data.table) a=fread('GSE145173_RAW/GSM4307836_SI_GA_H1_quants_mat.csv.gz...dim(a) cl=fread('GSE145173_RAW/GSM4307836_SI_GA_H1_quants_mat_cols.txt.gz', header = F,data.table...而且文章是给出来了全部的代码： All R and Python packages used in data analysis are described here: https://raw.githubusercontent.com

2352 0

GWAS软件：GAPIT+GEMMA+GCTA如何计算PVE？

GAPIT中MLM模型分析PVE值 gaipit中的MLM模型代码如下： # GWAS 分析 library(data.table) source("http://zzlab.net/GAPIT/GAPIT.library.R...") source("http://zzlab.net/GAPIT/gapit_functions.txt") myGd = fread("mdp_numeric.txt",header=T,data.table...= F) myGM = fread("mdp_SNP_information.txt",header = T,data.table=F) myY = fread("dat_plink.txt",data.table...= F) head(myY) covar = fread("cov_plink.txt",data.table = F)[,-1] names(covar)[1] = "Taxa" head(covar...两款软件的PVE的散点图：可以看到，上面的手动计算方法，和GAPIT的MLM模型的PVE结果完全一致。 4.

1.6K2 0

使用read.table读取数据时候不完全？

使用read.table读取数据时候不完全？如题，读取同一个文件时候，发现用read.table的方式，数据读取不完全rm(list=ls())#方法一tmp1 <- read.table(".....::fread(".....交流群里问了其他人，也遇到过data.table吞数据的情况。原因竟然是数据中存在引号的原因。注：文件中包含引号可能导致 read.table 读取时出现行数或内容的遗漏。...这种情况通常发生在文件的字段中包含双引号 (") 或单引号 (') 时，如果引号没有正确闭合，read.table 可能会误解字段的边界，从而跳过某些行或解析错误。...使用 data.table::fread：fread 在处理包含引号的文件时通常更加宽松和灵活，可以尝试用 fread 读取文件。

841 0

GWAS分析中SNP解释百分比PVE | 第四篇，MLM模型中如何手动计算PVE？

因为GAPIT中的MLM模型又PVE结果，但是常用的GEMMA、GCTA的GWAS结果并没有PVE，本篇介绍一下如何根据GWAS结果手动计算，用R语言进行演示。 1....") source("http://zzlab.net/GAPIT/gapit_functions.txt") myGd = fread("mdp_numeric.txt",header=T,data.table...= F) myGM = fread("mdp_SNP_information.txt",header = T,data.table=F) myY = fread("dat_plink.txt",data.table...= F) head(myY) covar = fread("cov_plink.txt",data.table = F)[,-1] names(covar)[1] = "Taxa" head(covar...两款软件的PVE的散点图：可以看到，上面的手动计算方法，和GAPIT的MLM模型的PVE结果完全一致。 4.

2.6K2 1

【R语言】data.table让你的读取速度提升百倍

不知道大家有没有用read.table和read.csv读取过文件，当文件不大的时候你可能还感觉不出读取速度，但是当文件比较大的时候，比如有上万行的时候，你就会感觉到等待时间明显变长，甚至无法忍受...今天小编给大家安利一个实用的R包data.table, 这个包可以明显的提升大文件的读取速度。下面我们就来做一个实验。...接下来我们分别用传统的read.csv和data.table包里面的fread函数来读取这个超大的文件，然后比较两种方法的读取速度。...# 加载data.table包 library(data.table) # 数据读取性能对比分析 # Create a large .csv file set.seed(100) m <- data.frame...to import system.time({m_dt <- fread('m2.csv')}) 我们可以看到传统的read.csv读取该文件所需要的时间为48.84秒，而利用data.table包中的

1.6K3 0

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

将一个R对象转化为data.table，R可以时矢量，列表，data.frame等，keep.rownames决定是否保留行名或者列表名，默认FALSE,如果TRUE,将行名存在"rn"行中，keep.rownames...data.table，比as.data.table快，因为以传地址的方式直接修改原对象，没有拷贝 copy(x) 深度拷贝一个data.table，x即data.table对象。...copy(names(DT))直接copy列名，这样不必copy整个data.table。...比：=还快，通常和循环配合使用至于这个操作究竟有多快，可以看一下(参照官方manual的命令），另外个人觉得最牛的三个函数是set(）,fread,和fwrite fread fread(input..."； row.names，是否写出行名，因为data.table没有行名，所以默认FALSE； col.names ，是否写出列名，默认TRUE，如果没有定义，并且append=TRUE和文件存在，

5.9K2 0

R中6种读入表格数据的方式哪个最快？结果出人意料！

R怎么读入表格数据最快？...) data.table::fread: 来自data.table包 base::load: 加载rda文件 base::readRDS: 读取二进制数据 feather::read_feather:...= data.table::fread(path_csv, showProgress = F), loadRdata = base::load(path_rdata),...其次是fread，但差别不明显。 load和readRDS没有表现出速度优势，但却需要对文件进行格式转。...`readr::read_csv` （处理不同编码更合适，R中读取包含中文字符的文件时这个诡异的错误你见过吗?）和`data.table::fread`可以作为日常使用或读取大表格的首选。

1.8K2 0

CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

其选用来3个不同的CSV解析器： R的fread、Pandas的read_csv、Julia的CSV.jl 这三者分别在R，Python和Julia中被认为是同类CSV解析器中“最佳” 。...首先在单线程下，data.table（fread）比CSV.jl快1.6倍。而在使用多线程处理时，CSV.jl则表现得更好，是data.table速度的2倍以上。...可见，在CSV读取方面，Julia完全有能力与Python或和R竞争甚至做得更好。此外，Julia的CSV.jl是独特的。...因为它是唯一直接以其高级语言完全实现功能的，这有别于先用C实现然后由R或Python工具进行封装。因此，Julia代码的后续性能将有着更多的可能。...我认为从旧技术过渡到新技术的十年之久并不是一个糟糕的时标，甚至没有接近网络技术的翻版。

2K6 3

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云