而不是传统的阅读。我觉得fread是一个更快的函数。 指定额外的属性，如只选择所需的列，指定colclasses和字符串作为因素，将减少导入文件的时间。

data_frame <- fread("filename.csv",sep=",",header=FALSE,stringsAsFactors=FALSE,select=c(1,4,5,6,7),colClasses=c("as.numeric","as.character","as.numeric","as.Date","as.Factor"))

一个小的附加点值得一提。如果你有一个非常大的文件，你可以在运行中计算行数(如果没有头文件)使用(其中bedGraph是你的文件在你的工作目录中的名称):

>numRow=as.integer(system(paste("wc -l", bedGraph, "| sed 's/[^0-9.]*\\([0-9.]*\\).*/\\1/'"), intern=T))

你可以在read。csv, read中使用。表格

>system.time((BG=read.table(bedGraph, nrows=numRow, col.names=c('chr', 'start', 'end', 'score'),colClasses=c('character', rep('integer',3)))))
   user  system elapsed 
 25.877   0.887  26.752 
>object.size(BG)
203949432 bytes

Often times I think it is just good practice to keep larger databases inside a database (e.g. Postgres). I don't use anything too much larger than (nrow * ncol) ncell = 10M, which is pretty small; but I often find I want R to create and hold memory intensive graphs only while I query from multiple databases. In the future of 32 GB laptops, some of these types of memory problems will disappear. But the allure of using a database to hold the data and then using R's memory for the resulting query results and graphs still may be useful. Some advantages are:

(1)数据一直加载在数据库中。当重新打开笔记本电脑时，只需在pgadmin中重新连接所需的数据库。

(2) R的确可以比SQL做更多漂亮的统计和绘图操作。但是我认为SQL比R更适合于查询大量的数据。

# Looking at Voter/Registrant Age by Decade

library(RPostgreSQL);library(lattice)

con <- dbConnect(PostgreSQL(), user= "postgres", password="password",
                 port="2345", host="localhost", dbname="WC2014_08_01_2014")

Decade_BD_1980_42 <- dbGetQuery(con,"Select PrecinctID,Count(PrecinctID),extract(DECADE from Birthdate) from voterdb where extract(DECADE from Birthdate)::numeric > 198 and PrecinctID in (Select * from LD42) Group By PrecinctID,date_part Order by Count DESC;")

Decade_RD_1980_42 <- dbGetQuery(con,"Select PrecinctID,Count(PrecinctID),extract(DECADE from RegistrationDate) from voterdb where extract(DECADE from RegistrationDate)::numeric > 198 and PrecinctID in (Select * from LD42) Group By PrecinctID,date_part Order by Count DESC;")

with(Decade_BD_1980_42,(barchart(~count | as.factor(precinctid))));
mtext("42LD Birthdays later than 1980 by Precinct",side=1,line=0)

with(Decade_RD_1980_42,(barchart(~count | as.factor(precinctid))));
mtext("42LD Registration Dates later than 1980 by Precinct",side=1,line=0)

而不是传统的阅读。我觉得fread是一个更快的函数。 指定额外的属性，如只选择所需的列，指定colclasses和字符串作为因素，将减少导入文件的时间。

data_frame <- fread("filename.csv",sep=",",header=FALSE,stringsAsFactors=FALSE,select=c(1,4,5,6,7),colClasses=c("as.numeric","as.character","as.numeric","as.Date","as.Factor"))

另一种选择是使用vroom包。现在在CRAN。 Vroom不加载整个文件，它索引每条记录所在的位置，并在稍后使用它时读取。

只按使用付费。

请参阅vroom介绍，开始使用vroom和vroom基准。

基本的概述是，对一个大文件的初始读取将会快得多，而对数据的后续修改可能会稍微慢一些。所以根据你的用途，这可能是最好的选择。

查看下面vroom基准测试的简化示例，关键部分是超快的读取时间，但稍微播种操作，如聚合等。

package                 read    print   sample   filter  aggregate   total
read.delim              1m      21.5s   1ms      315ms   764ms       1m 22.6s
readr                   33.1s   90ms    2ms      202ms   825ms       34.2s
data.table              15.7s   13ms    1ms      129ms   394ms       16.3s
vroom (altrep) dplyr    1.7s    89ms    1.7s     1.3s    1.9s        6.7s

我正在阅读数据非常快地使用新的箭头包。它似乎还处于相当早期的阶段。

具体来说，我使用的是拼花柱状格式。这将转换回R中的data.frame，但如果不这样做，您可以获得更大的加速。这种格式很方便，因为它也可以从Python中使用。

我的主要用例是在一个相当受限的RShiny服务器上。出于这些原因，我更喜欢将数据附加到应用程序(即SQL之外)，因此要求小文件大小和速度。

这篇链接的文章提供了基准测试和一个很好的概述。下面我引用了一些有趣的观点。

https://ursalabs.org/blog/2019-10-columnar-perf/

文件大小

也就是说，Parquet文件甚至是gzip的CSV的一半大。Parquet文件如此小的原因之一是字典编码(也称为“字典压缩”)。字典压缩可以产生比使用LZ4或ZSTD(以FST格式使用)等通用字节压缩器更好的压缩效果。Parquet的设计目的是生成非常小的文件，以便快速读取。

读取速度

当通过输出类型控制时(例如，比较所有R data.frame输出)，我们看到Parquet、Feather和FST的性能之间的差距相对较小。熊猫也是如此。DataFrame输出。数据。table::fread与1.5 GB文件大小的竞争令人印象深刻，但在2.5 GB CSV上落后于其他文件。

独立测试

我在一个1,000,000行的模拟数据集上执行了一些独立的基准测试。基本上，我打乱了一堆东西，试图挑战压缩。我还添加了一个随机单词和两个模拟因素的简短文本字段。

Data

library(dplyr)
library(tibble)
library(OpenRepGrid)

n <- 1000000

set.seed(1234)
some_levels1 <- sapply(1:10, function(x) paste(LETTERS[sample(1:26, size = sample(3:8, 1), replace = TRUE)], collapse = ""))
some_levels2 <- sapply(1:65, function(x) paste(LETTERS[sample(1:26, size = sample(5:16, 1), replace = TRUE)], collapse = ""))


test_data <- mtcars %>%
  rownames_to_column() %>%
  sample_n(n, replace = TRUE) %>%
  mutate_all(~ sample(., length(.))) %>%
  mutate(factor1 = sample(some_levels1, n, replace = TRUE),
         factor2 = sample(some_levels2, n, replace = TRUE),
         text = randomSentences(n, sample(3:8, n, replace = TRUE))
         )

读和写

写入数据很容易。

library(arrow)

write_parquet(test_data , "test_data.parquet")

# you can also mess with the compression
write_parquet(test_data, "test_data2.parquet", compress = "gzip", compression_level = 9)

读取数据也很容易。

read_parquet("test_data.parquet")

# this option will result in lightning fast reads, but in a different format.
read_parquet("test_data2.parquet", as_data_frame = FALSE)

我将这些数据与一些竞争选项进行了测试，得到的结果与上面的文章略有不同，这是意料之中的。

这个文件远没有基准测试文章那么大，所以这可能就是区别所在。

测试

rds: test_data。rds (20.3 MB) parquet2_native: (14.9 MB，更高的压缩和as_data_frame = FALSE) parquet2: test_data2。拼花地板(14.9 MB压缩更高) 拼花:test_data。拼花(40.7 MB) fst2: test_data2。fst (27.9 MB高压缩) 置:test_data。fst (768 MB) fread2: test_data.csv.gz (23.6MB) test_data.csv (987 mb) feather_arrow: test_data。羽毛(157.2 MB带箭头读取) 羽毛:test_data。羽毛(157.2 MB用羽毛阅读)

观察

对于这个特定的文件，fread实际上非常快。我喜欢高度压缩parquet2测试的小文件大小。如果我真的需要加快速度，我可能会花时间使用原生数据格式，而不是data.frame。

这里fst也是一个很好的选择。我要么使用高度压缩的fst格式，要么使用高度压缩的parquet格式，这取决于我是否需要在速度或文件大小方面进行权衡。