In R: Schnelles Einlesen von sehr großen Tabellen als dataframes.

Posted onAutorMartin Grellmann

Das Einlesen von sehr großen Datenmengen in R kann manchmal langwierig und ressourcenintensiv sein. Hier sind einige Tipps und Methoden, um den Prozess zu beschleunigen:

  1. data.table::fread():
    Das data.table-Paket bietet die fread()-Funktion, die häufig schneller ist als das herkömmliche read.csv() aus dem Basis-R. Es erkennt auch automatisch das Dateiformat, ob es sich um .csv, .tsv usw. handelt.
   library(data.table)
   daten <- fread("IhrPfadZurDatei.csv")
  1. Spaltentypen spezifizieren:
    Das Voreinstellen von Datentypen kann das Einlesen beschleunigen, da R nicht raten muss, welchen Datentyp jede Spalte haben sollte. Für read.csv():
   daten <- read.csv("IhrPfadZurDatei.csv", colClasses = c("numeric", "character", ...))

Für fread():

   daten <- fread("IhrPfadZurDatei.csv", colClasses = list(character = 1, numeric = 2:4))
  1. Teilweise Einlesen:
    Wenn Sie nur einen Teil der Daten benötigen, können Sie nur eine Teilmenge der Zeilen oder nur bestimmte Spalten einlesen:
   daten <- fread("IhrPfadZurDatei.csv", nrows = 10000, select = c("Spalte1", "Spalte2"))
  1. Verwenden Sie eine schnellere Festplatte:
    Ein I/O-Flaschenhals kann das Einlesen großer Dateien verlangsamen. Wenn Sie auf eine SSD anstelle einer herkömmlichen HDD zugreifen können, kann dies den Vorgang beschleunigen.
  2. Arbeitsspeicher (RAM) prüfen:
    Stellen Sie sicher, dass Ihr System über genügend RAM verfügt, um die Daten zu halten. Das Einlesen großer Dateien in einen Computer mit unzureichendem RAM kann zu erheblichen Verzögerungen führen.
  3. Verwenden Sie eine Datenbank:
    Bei besonders großen Datensätzen ist es möglicherweise sinnvoll, eine Datenbank wie SQLite, PostgreSQL oder MySQL zu verwenden. Sie können Daten aus diesen Datenbanken direkt in R abfragen und nur die benötigten Daten in R laden, anstatt die gesamte Datei zu lesen.

Durch Kombinieren dieser Techniken können Sie den Prozess des Einlesens großer Datensätze in R optimieren. Wenn Sie regelmäßig mit sehr großen Daten arbeiten, kann es sich auch lohnen, in Hardware-Upgrades oder eine Datenbankinfrastruktur zu investieren.

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