R - read.table（），导入期间的子集化和转换数据

Question

我一直在尝试使用read.table读取包含数据的文本文件，但我必须同时解决3个问题。

1. 我正在阅读的数据混合了不同的列类。

日期;时间 ; numeric1; numeric2; numeric3等

当我导入日期和时间作为因素导入时。我试过了

    x <- read.table("file.txt", header = TRUE, sep = ";", nrows = 10, colClasses = c("Date", "Time", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric"))

但我收到此错误

    Error in methods::as(data[[i]], colClasses[i]) : no method or default for coercing “character” to “Time”

我不想读取整个文件和子集并更改类。

1. 此文本文件有大约200万条记录，但我想只阅读2016年和2017年的数据，再次不想要分组。

2. 我想将时间列转换为时间类

有没有办法在导入过程中一次完成所有这些...？

Answer 1

我使用来自data.table的fread阅读但跳过几行才能获得2017年和2016年的数据。不幸的是，您可能需要以交互方式找到它，特别是如果数据未排序。

来自https://www.rdocumentation.org/packages/data.table/versions/1.10.4/topics/fread

dt = fread（输入， skip =“string”，stringsAsFactors = FALSE）

DT

我指的是日期的快速包

dt [，Datevar：= as.POSIXct（Datevar）]

https://cran.r-project.org/web/packages/fasttime/fasttime.pdf