
R實(shí)現(xiàn)大文本文件數(shù)據(jù)過濾的方法
使用R語言過濾文件數(shù)據(jù)是很普遍的操作,但有時(shí)我們會遇到比較大的文件,這類文件無法全部讀入內(nèi)存處理,需要采用分批讀取、分批過濾、拼合結(jié)果的辦法來解決。下面用一個(gè)例子來說明R實(shí)現(xiàn)大文件數(shù)據(jù)過濾的方法。
有個(gè)1G的文件sales.txt,存儲著大量訂單記錄,請過濾出AMOUNT字段值在2000和3000之間的記錄。該文件的列分割符為“\t”,前幾行數(shù)據(jù)如下:
R語言解決方案
代碼解讀:
1行:打開文件句柄
2行:丟掉第一行,也就是列名。
3-4行:讀入第一批的十萬條數(shù)據(jù),過濾后存入result。
5-8行:循環(huán)讀數(shù)。每批次讀入十萬行數(shù)據(jù),過濾后的結(jié)果追加到result變量,然后再讀入下一批次。
9行:關(guān)閉文件句柄。
注意事項(xiàng):
如果是小文件,則只需一句代碼就能完成讀數(shù)據(jù)的操作,第一行還可以設(shè)置為數(shù)據(jù)框的列名,但大文件不能這么實(shí)現(xiàn),需要按批次讀取數(shù)據(jù),第二批的數(shù)據(jù)就無法將第一行設(shè)為列名了,默認(rèn)列名會是V1、V2、V3…….。
為了實(shí)現(xiàn)大文件按批次讀數(shù)據(jù),必須使用while語句來實(shí)現(xiàn)算法,列名的使用也不夠方便,這就使整個(gè)代碼稍顯復(fù)雜。
替代方案:
同樣的算法也可以用Python、集算器、Perl等語言來解決本案例。和R語言一樣,這幾種語言都可以實(shí)現(xiàn)文件數(shù)據(jù)的過濾以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計(jì)算,下面簡單介紹集算器和Python的解決方案。
集算器會自動分批處理數(shù)據(jù),程序員無需用循環(huán)語句手工控制,因此代碼非常簡潔:
cursor是集算器中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計(jì)算的數(shù)據(jù)類型,和數(shù)據(jù)框的用法差不多,但對大文件和復(fù)雜計(jì)算更擅長。另外,cursor可以用@t選項(xiàng)將文件的第一行讀為列名。
Python的代碼結(jié)構(gòu)和R差不多,也是手工控制循環(huán),但python本身缺乏數(shù)據(jù)框或cursor等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型,因此代碼更底層些:
result = []
myfile = open("E: \\sales.txt",'r')
BUFSIZE = 10240000
myfile.readline()
lines = myfile.readlines(BUFSIZE)
value=0
while lines:
for line in lines:
record=line.split('\t')
AMOUNT=float(record[3])
if (AMOUNT>=2000 and AMOUNT<=3000):
result.append(record)
lines = myfile.readlines(BUFSIZE)
myfile.close()
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