使用sqldf将巨大的csv文件读入R中,但是sqlite文件需要两倍的空间
发布时间:2020-12-12 23:40:39 所属栏目:百科 来源:网络整理
导读:阅读,我发现读取大于内存的csv文件的最佳方法是使用包sqldf中的read.csv.sql.该函数将数据直接读入sqlite数据库,从而执行sql语句. 我注意到以下内容:似乎读入sqlite的数据存储在一个临时表中,因此为了使其可供以后使用,需要在sql语句中这样询问. 作为示例,
阅读,我发现读取大于内存的csv文件的最佳方法是使用包sqldf中的read.csv.sql.该函数将数据直接读入sqlite数据库,从而执行sql语句.
我注意到以下内容:似乎读入sqlite的数据存储在一个临时表中,因此为了使其可供以后使用,需要在sql语句中这样询问. 作为示例,以下代码将一些示例数据读入sqlite: # generate sample data sample_data <- data.frame(col1 = sample(letters,100000,TRUE),col2 = rnorm(100000)) # save as csv write.csv(sample_data,"sample_data.csv",row.names = FALSE) # create a sample sqlite database library(sqldf) sqldf("attach sample_db as new") # read the csv into the database and create a table with its content read.csv.sql("sample_data.csv",sql = "create table data as select * from file",dbname = "sample_db",header = T,row.names = F,sep = ",") 然后可以使用sqldf(“select * from data limit 5”,dbname =“sample_db”)访问数据. 问题如下:sqlite文件占用的空间是它应该的两倍.我的猜测是它包含两次数据:一次用于临时读取,一次用于存储的表.可以使用sqldf(“vacuum”,“dbname =”sample_db“)清理数据库.这将回收空白空间,但需要很长时间,特别是当文件很大时. 有没有更好的解决方案,第一次不创建这种数据重复? 解决方案:使用RSQLite而不通过sqldf:library(RSQLite) con <- dbConnect("SQLite",dbname = "sample_db") # read csv file into sql database dbWriteTable(con,name="sample_data",value="sample_data.csv",row.names=FALSE,header=TRUE,") (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |