r - 从 R 中的大型 .CSV 导入和提取随机样本

Question

我正在 R 中进行一些分析，我需要处理一些大型数据集(10-20GB，存储在 .csv 中，并使用 read.csv 函数)。

由于我还需要将大型 .csv 文件与其他数据框进行合并和转换，因此我没有计算能力或内存来导入整个文件。

我想知道是否有人知道导入随机百分比的 csv 的方法。

我看过一些示例，其中人们导入了整个文件，然后使用单独的函数来创建另一个数据框，该数据框是原始样本的样本，但是我希望能少一些密集度。

Answer 1

我认为没有一个好的 R 工具可以随机读取文件(也许它可以是扩展名 read.table 或 fread (data.table package))。

使用 perl您可以轻松完成此任务。例如，要以随机方式读取文件的 1%，您可以这样做:

xx= system(paste("perl -ne 'print if (rand() < .01)'",big_file),intern=TRUE)

在这里，我使用 system 从 R 调用它. xx 现在只包含文件的 1%。

您可以将所有这些包装在一个函数中:

read_partial_rand <- 
  function(big_file,percent){
    cmd <- paste0("perl -ne 'print if (rand() < ",percent,")'")
    cmd <- paste(cmd,big_file)
    system(cmd,intern=TRUE)
  }