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R语言中 fread 怎么用？
今天分享的笔记内容是数据读取神器fread，速度嘎嘎快。在R语言中，fread函数是data.table包中的一个功能强大的数据读取函数，可以用于快速读取大型数据文件，它比基本的read.table和read.csv函数更快，尤其在处理大型数据集时效果更为明显。
使用方法
首先，确保已经安装了data.table包。如果尚未安装，可以使用以下命令安装：
install.packages("data.table")
然后，加载data.table包：
library(data.table)
接下来，使用fread函数来读取数据文件。假设你有一个名为data.csv的CSV文件，可以使用如下命令：
data <- fread("data.csv")
如果你的数据文件采用了其他的分隔符，比如制表符或空格，你可以使用sep参数指定分隔符。
例如，对于制表符分隔的文件，可以使用如下命令：
data <- fread("data.tsv", sep = "\t")
以上就是最常用的使用方法，特别适合大文件读取，亲测100MB的文件读取时一秒左右就完成了，可以用来替换原来的read.table和read.csv函数。
使用技巧
fread函数的作用是将不同类型的输入数据高效地读取到R数据表中，它具有多个选项和配置，使用户能够无缝处理各种文件格式和数据结构。
接下来看一下fread函数的一些关键参数及其在数据处理中的作用。
fread函数的关键参数
input：该参数接受单个字符字符串，确定输入数据的来源。它可以是文件、文本数据或shell命令。
file：用户可以指定要读取的文件的名称或路径。该函数支持各种文件格式，包括具有.gz和.bz2等扩展名的压缩文件。
text：如果数据以字符向量的形式存在，用户可以直接将文本数据输入函数进行处理。
cmd：该参数允许用户在读取数据之前使用shell命令对文件进行预处理。
sep：列之间的分隔符，默认设置为"auto"。用户可以明确指定分隔符，也可以让函数根据数据自动确定适当的分隔符。
sep2：类似于sep，该参数表示列之间的次要分隔符，这个参数一般不怎么用。
dec：文件中表示小数点的字符。
nrows：要从输入中读取的行数。
header：逻辑值或整数，指定文件是否包含标题以及其位置。
na.strings：一个字符字符串，表示数据中缺失值的表示方式。
stringsAsFactors：一个逻辑值，指示是否应将字符列转换为因子。
verbose：一个逻辑值，确定函数在读取过程中是否应显示详细输出。
高级配置
fread函数提供高级配置，如数据类型规范（colClasses）、列选择（select）和编码设置（encoding）。它还支持多线程读取（nThread），以提高多核系统的性能。
为了确保准确的数据处理，使用函数时应注意数据格式、编码和分隔符设置。
在实际使用中，应根据数据文件的特点选择合适的参数配置。对于大型数据集，应注意文件格式、编码方式和数据分隔符的设置，以确保准确读取和处理数据。
使用nrows参数可以控制读取的行数，避免读取整个大文件造成资源浪费。 同时，注意使用header参数来指定文件是否包含标题行，以便正确解析数据的列名。
为什么fread速度更快？
彩蛋：其实还有vroom这个包，读写速度也挺快的，非常适合机器学习等大数据样品集读取，功能很强大！
# read.table()
start = Sys.time()
Tx = read.table(fileIn, sep = "\t", header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)
end = Sys.time()
> end - start
Time difference of 29.71594 secs
# fread()
start = Sys.time()
> Tx = fread(fileIn, sep = "\t", header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)
|--------------------------------------------------|
|==================================================|
end = Sys.time()
> end - start
Time difference of 3.99352 secs
希望本文能够帮助您深入了解fread函数的使用，并在实际应用中灵活运用，从而提高数据处理的效率和准确性。
本文由 mdnice 多平台发布