我有一个 10 GB .dta Stata 文件，我正在尝试将其读入 64 位 R 3.3.1。我正在使用大约 130 GB RAM(4 TB HD)的虚拟机，.dta 文件大约有 300 万行和 400 到 800 个变量。
我知道 data.table() 是读取 .txt 和 .csv 文件的最快方法，但是有人建议将大型 .dta 文件读取到 R 中吗？将文件作为 .dta 文件读入 Stata 大约需要 20-30 秒，尽管我需要在打开文件之前设置工作内存最大值(我将最大值设置为 100 GB)。
我没有尝试过在 Stata 中导入 .csv，但我希望避免使用 Stata 接触该文件。通过 Using memisc to import stata .dta file into R 找到解决方案但这是假设 RAM 稀缺的情况下。就我而言，我应该有足够的 RAM 来处理该文件。
最佳答案
在 R 中加载大型 Stata 数据集的最快方法是使用 readstata13 包。我在大型数据集 in this post 上比较了 foreign、readstata13 和 haven 包的性能结果反复表明，readstata13 是在 R 中读取 Stata 数据集最快的可用软件包。
关于R:如何在没有 RAM 限制的情况下快速读取大型 .dta 文件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38820594/