读取固定宽度的大数据

时间：2013-09-10 13:18:09

标签： r bigdata

如何读取固定宽度格式的大数据？我阅读this问题并尝试了一些提示，但所有答案都是针对分隔数据（如.csv），而这不是我的情况。数据有558MB，我不知道有多少行。

我正在使用：

dados <- read.fwf('TS_MATRICULA_RS.txt', width=c(5, 13, 14, 3, 3, 5, 4, 6, 6, 6, 1, 1, 1, 4, 3, 2, 9, 3, 2, 9, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 11, 9, 2, 3, 9, 3, 2, 9, 9, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), stringsAsFactors=FALSE, comment.char='', 
    colClasses=c('integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'character', 'character', 'character',
    'integer', 'integer', 'character', 'integer', 'integer', 'character', 'integer', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character',
    'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character',
    'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'integer',
    'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'character', 'integer', 'integer', 'character', 'character', 'character',
    'character', 'integer', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character'), buffersize=180000)

但是读取数据需要30分钟（并计算...）。有什么新建议吗？

3 个答案:

答案 0 :(得分：11)

如果没有关于您的数据的足够详细信息，很难给出具体的答案，但这里有一些想法可以帮助您入门：

首先，如果您使用的是Unix系统，则可以使用wc命令获取有关文件的一些信息。例如，wc -l TS_MATRICULA_RS.txt会告诉您文件中有多少行，wc -L TS_MATRICULA_RS.txt将报告文件中最长行的长度。这可能有用。同样，head和tail可让您检查文本文件的第一行和最后10行。

其次，一些建议：既然看起来你知道每个字段的宽度，我会推荐两种方法中的一种。

选项1：csvkit +您最喜欢的快速读取大数据的方法

csvkit是一组用于处理CSV文件的Python工具。其中一个工具是in2csv，它采用固定宽度格式的文件与“模式”文件相结合，以创建可与其他程序一起使用的正确CSV。

模式文件本身是一个包含三列的CSV文件：（1）变量名，（2）起始位置和（3）宽度。一个示例（来自in2csv手册页）是：

    column,start,length
    name,0,30 
    birthday,30,10 
    age,40,3

创建该文件后，您应该可以使用以下内容：

in2csv -f fixed -s path/to/schemafile.csv path/to/TS_MATRICULA_RS.txt > TS_MATRICULA_RS.csv

从那里开始，我建议您使用{data.table'中的fread或使用sqldf来查看数据。

选项2：sqldf使用substr

在像你这样的大型数据文件上使用sqldf实际上应该非常快，并且您可以使用substr准确指定要读取的内容。

同样，这将期望您有一个可用的模式文件，如上所述。获得模式文件后，您可以执行以下操作：

temp <- read.csv("mySchemaFile.csv")

## Construct your "substr" command
GetMe <- paste("select", 
               paste("substr(V1, ", temp$start, ", ",
                     temp$length, ") `", temp$column, "`", 
                     sep = "", collapse = ", "), 
               "from fixed", sep = " ")

## Load "sqldf"
library(sqldf)

## Connect to your file
fixed <- file("TS_MATRICULA_RS.txt")
myDF <- sqldf(GetMe, file.format = list(sep = "_"))

由于您知道宽度，因此您可以跳过模式文件的生成。从宽度来看，它只是cumsum的一点点工作。这是一个基本示例，基于read.fwf的第一个示例：

ff <- tempfile()
cat(file = ff, "123456", "987654", sep = "\n")
read.fwf(ff, widths = c(1, 2, 3))

widths <- c(1, 2, 3)
length <- cumsum(widths)
start <- length - widths + 1
column <- paste("V", seq_along(length), sep = "")

GetMe <- paste("select", 
               paste("substr(V1, ", start, ", ",
                     widths, ") `", column, "`", 
                     sep = "", collapse = ", "), 
               "from fixed", sep = " ")

library(sqldf)

## Connect to your file
fixed <- file(ff)
myDF <- sqldf(GetMe, file.format = list(sep = "_"))
myDF
unlink(ff)

答案 1 :(得分：9)

LaF包非常适合快速读取固定宽度文件。我每天使用它来加载包含30列的+/- 100Mio记录的文件（没有那么多的字符列 - 主要是数字数据和一些因素）。它非常快。所以这就是我要做的。

library(LaF)
library(ffbase)
my.data.laf <- laf_open_fwf('TS_MATRICULA_RS.txt', 
                  column_widths=c(5, 13, 14, 3, 3, 5, 4, 6, 6, 6, 1, 1, 1, 4, 3, 2, 9, 3, 2, 9, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 11, 9, 2, 3, 9, 3, 2, 9, 9, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), stringsAsFactors=FALSE, comment.char='', 
                  column_types=c('integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'categorical', 'categorical', 'categorical',
                               'integer', 'integer', 'categorical', 'integer', 'integer', 'categorical', 'integer', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical',
                               'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical',
                               'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'integer',
                               'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'categorical', 'integer', 'integer', 'categorical', 'categorical', 'categorical',
                               'categorical', 'integer', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical', 'categorical'))
my.data <- laf_to_ffdf(my.data.laf, nrows=1000000)
my.data.in.ram <- as.data.frame(my.data)

PS。我开始使用LaF软件包，因为我对read.fwf的缓慢感到恼火，因为我最初用来解析数据的PL / SQL PostgreSQL代码变得很难维护。

答案 2 :(得分：6)

这是一个纯R解决方案，使用由Hadley Wickham和RStudio团队于2015年4月发布的新软件包readr。更多信息here。代码就像这样简单：

library(readr)

my.data.frame <- read_fwf('TS_MATRICULA_RS.txt',
                      fwf_widths(c(5, 13, 14, 3, 3, 5, 4, 6, 6, 6, 1, 1, 1, 4, 3, 2, 9, 3, 2, 9, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 11, 9, 2, 3, 9, 3, 2, 9, 9, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)),
                      progress = interactive())

read_fwf{readr}

的优势
  • readr基于LaF，但令人惊讶的是更快。它已显示为the fasted method to read fixed-width files in R
  • 它比其他选择更简单。例如您不必担心column_types，因为它们将从输入的前30行进行估算。
  • 它带有进度条;）
相关问题
最新问题