将大型 csv 加载到数据框中，同时保持列结构答案

【问题标题】：Load large csv's into dataframe while maintaining column structure将大型 csv 加载到数据框中，同时保持列结构
【发布时间】：2018-12-14 22:37:09
【问题描述】：

我正在尝试将一个包含大文件（总共 3500 万行）的文件夹加载到 R 中，并将其作为数据框。

我已经设法加载数据，尽管使用下面的代码确实需要 10/15 分钟，但是问题是 csv 中的所有列都变成了 1 列。这是我的代码：

# Load files

temp = list.files(path ="D:/", pattern="*.csv", full.names = TRUE)
myfiles = lapply(temp, read.delim)

# Make Dataframe

df_list = lapply(seq(length(myfiles)),function(i){
  df = as.data.frame(myfiles[i], stringsAsFactors = FALSE)
})

head(do.call(bind_rows,df_list))

df = as.data.frame(data.table::rbindlist(df_list, use.names=TRUE, fill=TRUE))

csv 的列可能如下所示：

|A|B|C|D1|E|

但是在我的数据框中输出如下：

|A.B.C.D1..E|

如有任何解决此维护列问题的帮助，我们将不胜感激。

【问题讨论】：

您使用的是read.delim，但如果是csv，则需要设置sep=","（ps 看看fread）
重新编辑：如果分隔符是|，那么您需要相应地设置它。
谢谢，这两种解决方案都有效，但是 fread 是如前所述，速度稍快。

标签： r csv dataframe large-data

【解决方案1】：

您可以使用 fread() 更快地读取 csv 并使用 rbindlist() 组合列表中的数据。两者都来自data.table 包。

library(data.table)


# Load files
temp = list.files(path ="D:/", pattern="*.csv", full.names = TRUE)

使用fread() 代替read.delim()：

myfiles = lapply(temp, fread)

由于没有提供可重复的数据：

df_list <- lapply(1:5, function(x) {
  set.seed(x)

  rows <- sample(1:32, 2)
  mtcars[rows, ]
})

组合列表中的数据：

df <- rbindlist(df_list)

这是结果：

     mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
 1: 22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
 2: 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
 3: 18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
 4: 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
 5: 18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
 6: 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
 7: 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
 8: 21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
 9: 14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
10: 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2

【讨论】：

谢谢，这两种解决方案都有效，但是 fread 是如前所述，速度稍快。