从 R 中的大型 .CSV 导入和提取随机样本

Question

我在 R 中做一些分析，我需要处理一些大型数据集（10-20GB，存储在 .csv 中，并使用 read.csv 函数）。

由于我还需要将大型 .csv 文件与其他数据框合并和转换，因此我没有计算能力或内存来导入整个文件。

我想知道是否有人知道导入随机百分比的 csv 的方法。

我见过一些示例，其中人们导入了整个文件，然后使用单独的函数创建了另一个数据框，该数据框是原始样本的样本，但是我希望得到的东西不那么密集。

Answer 1

我认为没有一个好的R工具可以随机读取文件（也许它可以是扩展read.table或fread（data.table包） .

使用 perl 您可以轻松完成此任务。例如，要以随机方式读取文件的 1%，您可以这样做：

xx= system(paste("perl -ne 'print if (rand() < .01)'",big_file),intern=TRUE)

这里我使用 system 从 R 中调用它。 xx 现在只包含您文件的 1%。

您可以将所有这些包装在一个函数中：

read_partial_rand <- 
  function(big_file,percent){
    cmd <- paste0("perl -ne 'print if (rand() < ",percent,")'")
    cmd <- paste(cmd,big_file)
    system(cmd,intern=TRUE)
  }

从 R 中的大型 .CSV 导入和提取随机样本

Importing and extracting a random sample from a large .CSV in R

csv

statistics

import

r

subsampling