在r语言中用啥命令读取全部数据

Posted 2023-04-03

参考技术A 　　使用R语言的时候，如果是少量数据，不妨使用c()或其他函数进行创建；但是对于大量数据，最好还是先通过其他更方便的软件创建数据文件，然后使用R读入这个文件。
　　.csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中创建的数据，只要存为csv格式，就可以使用几乎任何数据处理软件对这些数据进行处理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常见行为中，优势十分明显。另外，之所以使用不同的数据处理软件，第一，可以取长补短。比如有些工作SPSS很复杂的，可以用R语言几行命令搞定。第二，可以进行软件间处理结果对照，发现问题。
　　R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，还有用来读csv的read.csv()， .csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。。
　　输入help（read.table）命令，就看到了关于数据输入函数的说明。本回答被提问者和网友采纳 参考技术B file<-read.table(file.choose(),head=T)

R读取大型数据集内存不足如何解决，如果利用Linux有啥有效方法吗？

手上有几种不同类型的数据，要使用R语言编程处理，本质上基本都是文本文档，总大小达到28G以上。笔记本内存8G。
已经尝试的方法如下：
1、使用bigmemory，colbycol。但是package无法安装使用。
2、使用ff包。但是在NTFS下最大只能使用16G数据集。
3、使用Linux。安装Ubuntu，在其中运行R。问题在于机器硬盘只有250G，Windows不能抛弃，Ubuntu只能使用其中的三分之一即80G上下。安装时没分配好，只有16G的swap，而要使用ff的话home大小也不够。
4、2,3结合。ext4下ff可以使用的数据集似乎最大可以达到2T。在不卸载重装Ubuntu的情况下，将一块移动硬盘划出40G分区，作为ff的外存储备区。比较懒就用了GPart，结果格式化成ext4之后想改某个权限相关文件一直告诉我没有权限，也不能将数据拷进去……
求问：在不卸载目前的Ubuntu（\home 记得是10G以下，\ 50G以上，swap16G）的情况下，有没有能够读取这批数据的方法？或者能否不利用Linux，在Windows上的R里直接解决？

参考技术A 有个比较简单暴力的方法是fread里的nrows参数设置。
R所有读取数据的函数都有nrows和skip这两个参数，可以写个循环，一个文件分段读取，skip跳过前面读过的，用nrows控制最大读入行数，防止内存不足。
分段处理之后将文件写入本地，用rm将比较大的变量消除掉，用gc（）释放这部分内存。
——好处是简单粗暴多平台可用，缺点是，真的很慢……
如果有条件还是建议申请个服务器来跑，比如学生可以询问导师院系有没有用于大型计算的服务器。
另外Unix系统对内存的限制确实是比Windows好些，可惜我也不知道正确的打开方式QAQ本回答被提问者采纳 参考技术B 可以编写程序， 来分段读取数据哦
能否看看wo 的网名的啊 ？帮忙搞定一下 啊