我有一个大的CSV文件，它是double的（1000万乘500），我只想读入该文件的几千行（在1到1000万之间的不同位置），由V长度为1000万的二进制矢量定义，0如果我不想读取该行并且1我确实想读取该行，则假定为value 。
如何fread从data.table包中获取io函数来执行此操作？我问是因为fread与所有其他io方法相比是如此之快。
这个问题的最佳解决方案，读取大型矩阵数据文件的特定行，提供以下解决方案：
read.csv( pipe( paste0("sed -n '" , paste0( c( 1 , which( V == 1 ) + 1 ) , collapse = "p; " ) , "p' C:/Data/target.csv" , collapse = "" ) ) , head=TRUE)
其中C:/Data/target.csv是大型CSV文件，V是0或的向量1。
但是我已经注意到，这比简单地fread在整个矩阵上使用要慢几个数量级，即使该值V仅等于1总行数的一小部分。
因此，由于fread在整个矩阵上将主导上述解决方案，因此我该如何与行采样结合fread（特别是fread）？
这不是重复项，因为它仅与函数有关fread。
这是我的问题设置： …