r中读取大数据函数

『壹』 如何用R读取数据

在R语言里面，有很多读取数据的方法。R能读文本文件，csv格式文件，通过RODBC包读取数据库数据等等。下面我介绍几种最基本的读取数据的方法！

工具/原料
RStudio
方法
不管是读取数据还是写入，R都是在工作路径中完成的。所以首先我们要知道我们的R所在的工作路径是在哪里。使用getwd()函数来获取我们的工作路径。

下面查看工作路径里面有哪些文件，使用dir()函数

如果你所想导入的数据并不在你当前的工作路径中，有两种方法可以解决。第一种就是把数据文件放到工作路径中，第二种方法就是更改工作路径。更改工作路径使用setwd()函数。比如你想要把工作路径设置成桌面

现在我读取我工作路径中，名字为hw1_data.csv的文件。使用read.csv()函数

也可以使用read.table()函数来读取csv格式的文件。由于csv文件的分隔符是“，”所以我们在用read.table()函数的时候，sep参数，我们要设定为sep=“，”

发现read.table()读出来的数据，列名并不是我们文件中的列名，而是V1，V2。。。我们需要加上header这个参数来修改这个问题

另外在read.table()函数族中还有很多参数，对我们读取数据都有帮助，大家可以去了解下。使用？read.table()进行了解

『贰』 R语言文件读取

参考文章地址（https://zhuanlan.hu.com/p/120422644）

逗号分隔文件 （.csv文件）、 制表符分隔文件 （.tsv文件）和 空格分隔文件 （.txt文件）

（一）.csv文件的读取

mydata <- read.csv(file=" ", header=T, sep=",", quote="\", dec=".", fill=T, comment.char=" ")

comment.char用于设置需要跳过的内容，比如需要跳过的行前面有“#”，那么设置comment.char=“#”,当然你也可以设置从中间开始读，注意，这个函数是read.csv里面的哦！

file: 以csv结尾的文件名,由文件所在路径及其文件名构成

header：是否把第一行作为表头

sep：分隔方式，csv文件分隔读入参数设置为"."

                               tsv文件分隔读入参数设置为"\t"

                               txt文件分隔为空格，不需要设置sep参数

也可以通过mydata <- read.table("D:/mydata.csv", header=T, sep=",", row.names="id")读取

（二）.tsv文件的读取

mydata <- read.table("D:/mydata.tsv", header=T, sep="\t", row.names="id")

除了分隔方式跟上面一样

（三）.txt文件的读取

mydata <- read.table("c:/mydata.txt", header=TRUE, row.names="id")

除了分隔方式跟上面一样

（四）以.gz结尾的压缩文件的读取

1.在R中可以使用gzfile()的方式读取压缩文件

2.使用data.table包里的fread()函数

安装并加载data.table包

install.packages("data.table")

library(data.table)

使用fread()函数读取文件，这里参数和之前的一致，唯一的不同就是fread()可以直接读取压缩文件

mydata <- fread(‘c:/mydata.txt.gz’, header=T, row.names=’id’)

（五）读取.xlsx后缀文件，也就是excel文件

1. 安装并加载openxlsx包

install.packages("openxlsx")

library(openxlsx)

2.进行数据的导入

mydata <- read.xlsx( "mydata.xlsx"，rowNames=T)

其他参数可以通过? read.xlsx在R中根据需要进行添加的。

『叁』 R语言读取大数据表格中有条件的子集

不知道你说的大表格有多大，但只要能加载到R语言的内存中运算就可以计算。使用subset函数内

假设数据集为x

java">a<-subset(x,A>30)
a<-subset(a,D>50)

subset第一容个参数是要筛选的数据集，第二个就是条件，像你说的问题，在第一步过滤的基础上再过滤一次就行，也可以合并到一起。

『肆』 在r语言中用什么命令读取全部数据

使用R语言的时候，如果是少量数据，不妨使用c()或其他函数进行创建；但是对于大量数据，最好还是先通过其他更方便的软件创建数据文件，然后使用R读入这个文件。
.csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中创建的数据，只要存为csv格式，就可以使用几乎任何数据处理软件对这些数据进行处理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常见行为中，优势十分明显。另外，之所以使用不同的数据处理软件，第一，可以取长补短。比如有些工作SPSS很复杂的，可以用R语言几行命令搞定。第二，可以进行软件间处理结果对照，发现问题。
R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，还有用来读csv的read.csv()， .csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。。
输入help（read.table）命令，就看到了关于数据输入函数的说明。

『伍』 r语言怎么读取txt文件

1、demo、txt用于测试：