Odczyt tylko wybranych kolumn

Aby odczytać określony zestaw kolumn z zbioru danych you, istnieje kilka innych opcji:

1) z fread z data.table-pakiet:

Możesz określić żądane kolumny za pomocą parametru select z fread z pakietu data.table. Kolumny można określić za pomocą wektora nazw kolumn lub numerów kolumn.

Dla przykładowego zbioru danych:

library(data.table)
dat <- fread("data.txt", select = c("Year","Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun"))
dat <- fread("data.txt", select = c(1:7))

Alternatywnie możesz użyć parametru drop, aby wskazać, które kolumny nie powinny być powinno być:

dat <- fread("data.txt", drop = c("Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"))
dat <- fread("data.txt", drop = c(8:13))

Wszystkie wyniki w:

> data
  Year Jan Feb Mar Apr May Jun
1 2009 -41 -27 -25 -31 -31 -39
2 2010 -41 -27 -25 -31 -31 -39
3 2011 -21 -27  -2  -6 -10 -32

Aktualizacja: gdy nie chcesz fread zwrócić danych.tabela , użyj parametru data.table = FALSE -, np.: fread("data.txt", select = c(1:7), data.table = FALSE)

2) z read.csv.sql z sqldf-pakiet:

Inną alternatywą jest funkcja read.csv.sql z pakietu sqldf:

library(sqldf)
dat <- read.csv.sql("data.txt",
                    sql = "select Year,Jan,Feb,Mar,Apr,May,Jun from file",
                    sep = "\t")

3) z read_*-funkcji z readr-pakietu:

library(readr)
dat <- read_table("data.txt",
                  col_types = cols_only(Year = 'i', Jan = 'i', Feb = 'i', Mar = 'i',
                                        Apr = 'i', May = 'i', Jun = 'i'))
dat <- read_table("data.txt",
                  col_types = list(Jul = col_skip(), Aug = col_skip(), Sep = col_skip(),
                                   Oct = col_skip(), Nov = col_skip(), Dec = col_skip()))
dat <- read_table("data.txt", col_types = 'iiiiiii______')

Z dokumentacji objaśnienie użytych znaków z col_types:

Każdy znak reprezentuje jedną kolumnę: c = znak, i = liczba całkowita, n = liczba, d = podwójne, l = logiczne, D = Data, t = Data Czas, T = czas, ? = guess, or _ / - Aby pominąć kolumnę

Możesz również użyć JDBC, aby to osiągnąć. Stwórzmy przykładowy plik csv.

write.table(x=mtcars, file="mtcars.csv", sep=",", row.names=F, col.names=T) # create example csv file

Pobierz i zapisz sterownik CSV JDBC z tego linku: http://sourceforge.net/projects/csvjdbc/files/latest/download

> library(RJDBC)

> path.to.jdbc.driver <- "jdbc//csvjdbc-1.0-18.jar"
> drv <- JDBC("org.relique.jdbc.csv.CsvDriver", path.to.jdbc.driver)
> conn <- dbConnect(drv, sprintf("jdbc:relique:csv:%s", getwd()))

> head(dbGetQuery(conn, "select * from mtcars"), 3)
   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1   21   6  160 110  3.9  2.62 16.46  0  1    4    4
2   21   6  160 110  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4
3 22.8   4  108  93 3.85  2.32 18.61  1  1    4    1

> head(dbGetQuery(conn, "select mpg, gear from mtcars"), 3)
   MPG GEAR
1   21    4
2   21    4
3 22.8    4

Robisz to tak:

df = read.table("file.txt", nrows=1, header=TRUE, sep="\t", stringsAsFactors=FALSE)
colClasses = as.list(apply(df, 2, class))
needCols = c("Year", "Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun")
colClasses[!names(colClasses) %in% needCols] = list(NULL)
df = read.table("file.txt", header=TRUE, colClasses=colClasses, sep="\t", stringsAsFactors=FALSE)