将 > 500 MB xlsx 高效读取到 R 和 Python [关闭]答案

【问题标题】：Efficienty reading > 500 MB xlsx into R and Python [closed]将 > 500 MB xlsx 高效读取到 R 和 Python [关闭]
【发布时间】：2019-04-27 08:21:09
【问题描述】：

R 和 Python 对我来说一切正常。但是，我无法读取> 500 MB xlsx 将三张纸放入R 和Python。想知道将较大尺寸的xlsx 读入R 和Python 的有效方法是什么。谢谢

【问题讨论】：

标签： python r bigdata xlsx

【解决方案1】：

我不确定这是否能解决您的问题，但您可以尝试 openpyxl 优化模式。 openpyxl.

【讨论】：

【解决方案2】：

试试 xlsx 和 openxlsx 包

这应该是读取数据的最快方式。

xlsx::read.xlsx2("myfile.xlsx", sheetName = "Sheet1")

避免内存问题的最佳方法就是不使用这种数据格式。 R 中最有效的数据格式是压缩格式，例如 .Rdata 和 .RDS

saveRDS(file, "myfile.RDS")

大小和速度会有很大差异:-)

【讨论】：

它抛出错误：Error in .jcall("RJavaTools", "Ljava/lang/Object;", "invokeMethod", cl, : java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space. 任何想法，请。
options(java.parameters = "-Xmx8000m") 将此设置为代码中的全局选项。如果这仍然不起作用，请尝试openxlsx，因为我假设它是用 C++ 编写的。