从R中的大型.CSV导入和提取随机样本

Question

我在R中做了一些分析，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）。

因为我还需要将大型.csv文件与其他数据帧合并和转换，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。

我已经看到一些例子，人们已经导入了整个文件，然后使用一个单独的函数来创建另一个数据框架，这是原始文件的一个样本，但是我希望能有一些不那么密集的东西。

Answer 1

我认为没有一个好的R工具以随机方式读取文件（也许它可以是扩展read.table或fread（data.table包））。

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％，您可以执行以下操作：

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1％的文件。

你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)
  }