相关疑难解决方法(0)

我有非常大的表(3000万行),我想加载为R中的数据帧 read.table()有很多方便的功能,但似乎实现中有很多逻辑会减慢速度.在我的情况下,我假设我提前知道列的类型,表不包含任何列标题或行名称,并且没有任何我必须担心的病态字符.

我知道在表格中阅读作为列表使用scan()可能非常快,例如:

datalist <- scan('myfile',sep='\t',list(url='',popularity=0,mintime=0,maxtime=0)))

但是我将此转换为数据帧的一些尝试似乎将上述性能降低了6倍:

df <- as.data.frame(scan('myfile',sep='\t',list(url='',popularity=0,mintime=0,maxtime=0))))

有没有更好的方法呢？或者很可能完全不同的方法来解决问题？

任何人都可以告诉我如何只阅读下面数据的前6个月(7列),例如使用read.table()？

Year   Jan  Feb  Mar  Apr  May  Jun  Jul  Aug  Sep  Oct  Nov  Dec   
2009   -41  -27  -25  -31  -31  -39  -25  -15  -30  -27  -21  -25
2010   -41  -27  -25  -31  -31  -39  -25  -15  -30  -27  -21  -25 
2011   -21  -27   -2   -6  -10  -32  -13  -12  -27  -30  -38  -29

我有一张带有几张纸的excel电子表格.格式如下:

Date        A       B       C       D       E       F                       Reference   Ref Date    Half life
03/01/13    6.29    5.28    8.15    4.93    11.67   6.4                     8.88        01/01/99    30.23
04/01/13    6.39    5.39    8.22    5.04    11.75   6.4                 
07/01/13    6.34    5.32    8.17    4.92    11.82   6.4                 
08/01/13    6.33    5.3 8.16    4.96    11.68   6.4                 
09/01/13    6.29    5.29    8.13    4.93    11.73   6.4                 
10/01/13    6.29    5.32    8.17    4.95    11.61   6.4                 
11/01/13    6.21    5.27    8.12    4.95    11.57   6.4                 
14/01/13    6.28    5.28    8.09    4.92    11.65   6.4                 
15/01/13    6.25    5.26    8.06    4.9 11.59   6.4                 
16/01/13 …