R data.table fread select 与部分字符串匹配?

R data.table fread select with a partial string match?

我想使用 fread 仅提取名称与条件匹配的列。 (在这种情况下,我想提取包含标签 email 的所有列。)想象一下,您在工作目录中名为 tempdata.txt 的文件中拥有这些数据:

col1,col2,col3,email1,email2,col4,url1,url2,col5
1,2,3,4,5,6,7,8,9
9,8,7,6,5,4,3,2,1
x,x,x,me@me.com,you@you.com,y,y,y,y
a,a,a,a,a,a,http://google.com,http://whosebug.com,a

如果您知道名称,则可以使用 fread 加载列的子集:

test <- data.table::fread("tempdata.txt", select=c("email1","email2"))

> test
      email1      email2
1:         4           5
2:         6           5
3: me@me.com you@you.com
4:         a           a

是否也可以 select 使用字符串匹配?我试图模仿这种行为,但在 fread 命令中:

> all <- data.table::fread("tempdata.txt")
> all %>% select(contains("email"))
      email1      email2
1:         4           5
2:         6           5
3: me@me.com you@you.com
4:         a           a

感谢您的任何见解。

我不知道 fread 有那个能力(尽管我没有在文档中看到它)。但是,一种相对便宜的方法是读取第一行或第二行,获取列名,grep 它们,然后从那里继续。

library(data.table)
fwrite(data.table(a=1:2, email1=c('a','b'), snailmail=c('c','d'), email2=c('e','f')), "test.csv")
fread("test.csv", nrows=1)
#    a email1 snailmail email2
# 1: 1      a         c      e
cols <- colnames(fread("test.csv", nrows=0))
cols
# [1] "a"         "email1"    "snailmail" "email2"   
fread("test.csv", select = grep("^email", cols, value = TRUE))
#    email1 email2
# 1:      a      e
# 2:      b      f

当您的数据非常干净时,另一种方法是使用 readLines:

colnames = strsplit(readLines('test.csv', 1L), ',', fixed=TRUE)[[1L]]

这会更快,因为 fread 确实会带来一些开销:

microbenchmark::microbenchmark(
  times = 1e5,
  fread = fread("test.csv", nrows=0L),
  fread_optim = fread('test.csv', nrows=0L, sep=',', header=TRUE),
  read_csv = read.csv('test.csv', nrows=1L),
  strsplit = strsplit(readLines('test.csv', n=1L), ',', fixed=TRUE)[[1L]],
  scan = scan('test.csv', character(), nlines=1L, sep=',', quiet=TRUE)
)
# Unit: microseconds
#         expr     min      lq      mean   median       uq         max neval
#        fread 224.128 252.349 303.55132 270.4815 305.0580   62815.127 1e+05
#  fread_optim 224.410 253.128 378.10699 271.3815 306.3630 7451270.616 1e+05
#     read_csv 256.298 295.847 348.54183 316.1290 356.0520   46047.083 1e+05
#     strsplit  36.026  47.563  60.13347  55.3050  61.7490    6344.610 1e+05
#         scan  42.121  56.584  69.75281  63.5750  71.4535    6497.283 1e+05

当然请注意,一切都以微秒为单位,因此对于简单的用例来说,这无关紧要。

我说 "when your data is very clean" 因为 fread 也可以(应该)在你的数据有点脏的情况下工作,或者如果你事先不知道 sep,等等