将大型平面文件读入 r as.numeric 的快速方法 [重复]

Question

我有一个包含 1 和 0 的大型（450MB / 2.5 亿行）平面文件，看起来像这样...

    1
    0
    0
    1
    0
    1
    0
    etc...

我正在使用以下方法将其读入R...

dat <- as.numeric(readLines("my_large_file"))

我得到了所需的数据结构，但需要很长时间。有什么更快的方法可以达到同样的效果吗？

注意。 1 和 0 的顺序对于保存很重要。 我会考虑在任一 python 或 unix 命令行中的选项，但在 R 中需要最终的数据结构来绘制图形。

Answer 1

对于只希望返回向量的数字文件，使用 scan 可能会做得更好。

scan("my_large_file", what = integer())

what 参数将进一步加快文件的读取速度（而不是将其排除在外），因为您实际上是在告诉 R 它将读取整数值。 scan 也有许多其他参数可以在大型数字文件中派上用场（例如 skip、nlines 等）

此外，正如@baptiste 在 cmets 中提到的，

library(data.table)
fread("my_large_file")

将readLines 和scan 都吹走（在我的机器上）。

注意：可能是一个错字，但在您原来的帖子中，我认为readlines 应该是readLines

Answer 2

比较几个选项的时间安排。首先，一些数据。

set.seed(21)
x <- sample.int(2, 25e6, TRUE) - 1L
writeLines(as.character(x),"data")

现在，一些基准测试（每个都从一个新的 R 会话运行以避免文件被缓存）。

> system.time(r <- as.numeric(readLines("data")))
   user  system elapsed 
  5.235   0.447   5.681 
> system.time(r <- scan("data",what=numeric()))
Read 25000000 items
   user  system elapsed 
  4.199   0.286   4.483 
> system.time(r <- scan("data",what=integer()))
Read 25000000 items
   user  system elapsed 
  3.134   0.081   3.214
> require(data.table)
> system.time(r <- fread("data")$V1)
   user  system elapsed 
  0.412   0.026   0.439 

及验证：

> num <- as.numeric(readLines("data"))
> int <- as.integer(readLines("data"))
> sn <- scan("data",what=numeric())
Read 25000000 items
> si <- scan("data",what=integer())
Read 25000000 items
> dti <- fread("data")$V1
> identical(num,sn)
[1] TRUE
> identical(int,si)
[1] TRUE
> identical(int,dti)
[1] TRUE