我正在尝试一种有效的方法，使用 @JD_Long 这里描述的方法从非常大的 csv 文件中读取选定的数据。该方法依赖于 sqldf() 来自同名库的函数。我遇到的问题是该函数返回一个空数据帧，即具有正确列数及其名称但行数为零的数据帧。
我已经截断了格式化函数，该函数旨在通过 sqldf() 将数据帧读入工作环境后对其进行处理。
sum_stats_df <- function(f_name){
# read in data
f <- file(f_name, open = "r")
df <- sqldf("select * from f limit 6", dbname = tempfile(),
file.format = list(header = T, row.names = F))
close(f, type='r')
return(df)
我正在使用的csv数据集是著名的运输统计局航班数据，我从ASA网站下载了这些数据。
我尝试了上面链接的StackOverflow问题中的示例代码。
bigdf <- data.frame(dim=sample(letters, replace=T, 4e7), fact1=rnorm(4e7), fact2=rnorm(4e7, 20, 50))
write.csv(bigdf, 'bigdf.csv', quote = F)
library(sqldf)
f <- file("bigdf.csv")
bigdf <- sqldf("select * from f", dbname = tempfile(), file.format = list(header = T, row.names = F))
当我打电话给sum_stats_df("bigdf.csv")时，它工作得很好。我尝试使用 Windows 文件资源管理器中的属性查看模拟文件和航班 csv 文件的属性，但它们看起来信息相同。唯一的区别是文件大小。航班文件要大得多，但我看不出这有什么关系。
我尝试的下一件事是使用read.csv(..., nrow=20)加载其中一个航班 csv 文件的 20 行，然后获取生成的数据帧并将其写回 csv 文件。当我在新的csv测试文件上尝试有问题的功能时，它起作用了。
> print(head(sum_stats_df("test.csv")))
X Year Month DayofMonth DayOfWeek DepTime CRSDepTime ArrTime CRSArrTime UniqueCarrier
1 "1" 1987 10 14 3 741 730 912 849 "PS"
2 "2" 1987 10 15 4 729 730 903 849 "PS"
3 "3" 1987 10 17 6 741 730 918 849 "PS"
4 "4" 1987 10 18 7 729 730 847 849 "PS"
5 "5" 1987 10 19 1 749 730 922 849 "PS"
6 "6" 1987 10 21 3 728 730 848 849 "PS"
但是，同样，使用原始 csv 文件的调用将返回一个空数据帧。
> print(head(sum_stats_df("2000.csv")))
[1] Year Month DayofMonth DayOfWeek DepTime
[6] CRSDepTime ArrTime CRSArrTime UniqueCarrier FlightNum
[11] TailNum ActualElapsedTime CRSElapsedTime AirTime ArrDelay
[16] DepDelay Origin Dest Distance TaxiIn
[21] TaxiOut Cancelled CancellationCode Diverted CarrierDelay
[26] WeatherDelay NASDelay SecurityDelay LateAircraftDelay
<0 rows> (or 0-length row.names)
所以我想知道我从 ASA 下载的 csv 文件与我使用write.csv()在本地编写的文件有什么不同？sqldf()返回空数据帧但获取所有列名的其他原因可能是什么？
SQLite对行尾字符很挑剔，如果文件来自其他地方，这些字符可能与操作系统上的默认值不同。
在Windows和Linux Ubuntu上，假设您已经解压缩了它，这对我有用：
read.csv.sql("1987.csv", "select * from file limit 3", eol = "n")
或者在 Windows 上使用原始 bz2 文件并假设 7z 可执行文件在您的路径上时，此变体
：read.csv.sql("1987.csv", "select * from file limit 3", eol = "n",
filter = "7z x -so 1987.csv.bz2 2>NUL")
在Linux上，我们可以改用bzip2：
read.csv.sql("1987.csv", "select * from file limit 3", eol = "n",
filter = "bzip2 -cd 1987.csv.bz2")
sqldf github页面上的FAQ 16有一个与此非常相似的示例。
您可以从引用的网页下载的文件是 bzip 压缩的。直接使用压缩文件时，我可以重现您的问题。一种可能的解决方案是在将文件与sqldf一起使用之前解压缩文件。这是不幸的，因为其他用于读取CSV文件的工具直接支持bzip压缩文件。我不知道如何直接使用sqldf()执行此操作，但同一包中的read.csv.sql支持filter选项，使以下功能成为可能：
sum_stats_df <- function(f_name){
read.csv.sql(f_name, sql = "select * from file limit 6", filter = "bunzip2")
}