我正在尝试从大型.csv（~11m行）中提取POSIXct登录时间列表，然后使用cut函数将每15分钟块的登录次数列表。
鉴于数据集的大小，我正在使用data.table函数。我已经设法实现了我的目标，但是我遇到了下面描述的一些问题：
#selective fread
dt <- fread("foo.csv", colClasses=list(NULL=c(1:5,8:14), "POSIXct"=c(5,6)) )
问题：我尝试将2个相关列存储为POSIXct类，但它似乎存储为character类：
> class(dt$login_datetime)
[1] "character"
我设法使用as.POSIXct运行我的其余代码，如下所示：
timeLog <- dt[,1, with=FALSE]
timeLog<- timeLog[,login_datetime:=as.POSIXct(login_datetime)]
tabulate <- data.frame(table(cut(timeLog, breaks="15 mins")))
但是，第二行大约需要12分钟才能在我的机器上运行。我需要以类似的方式处理更多的数据集，而12分钟的速度并不是非常慢，我很好奇我是否可以加快这个过程（缺少硬件升级）。
具体来说，我试图让fread直接将相关列存储为POSIXct类，但却无法。我无法在data.table vignette here中找到有关POSIXct的任何内容。
是否有人能够告诉我1）我对fread和colClasses="POSIXct"做错了什么，或2）如果还有其他方法/包来加速转换{{1列到POSIXct？
感谢。
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我建议两种选择。
我假设您使用write.csv或类似内容，在撰写时将POSIXct转换为character。这会减慢写出和读入速度，因为POSIXct对象实际上是数字而不是字符（更确切地说，它们是秒以来＃34; epoch＆＃34;）。因此，您可以将列转换为numeric，然后将其写出来，并在读入后转换回POSIXct（这将非常快）。
如果您希望写出字符列，则另一个选项是使用fastPOSIXct中的fasttime来加快转换为POSIXct。