fread()：读取以 \r\r\n 作为换行符的表

我在文本文件中有制表符分隔的表，其中所有行都以\r\r\n (0x0D 0x0D 0x0A）。如果我尝试读取这样的文件fread()， 它说

行结尾为 \r\r\n。 R 的 download.file() 似乎添加了额外的 \r 在 Windows 上的文本模式下。请以二进制模式重新下载 (mode='wb') 这也可能更快。或者，传递 URL 直接到 fread ，它将以二进制模式下载文件 你。

但我没有下载这些文件，我已经有了它们。

到目前为止，我找到了首先读取文件的解决方案read.table()（它治疗\r\r\n组合作为单个行尾字符），然后转换结果data.frame by data.table():

mydt <- data.table(read.table(myfilename, header = T, sep = '\t', fill = T))

但我想知道是否有什么办法可以避免速度变慢read.table()并快速使用fread()反而。

我建议使用 GNU 实用程序tr摆脱那些不必要的\r人物。例如

cat("a,b,c\r\r\n1, 2, 3\r\r\n4, 5, 6", file = "test.csv")
fread("test.csv")
## Error in fread("test.csv") : 
##  Line ending is \r\r\n. R's download.file() appears to add the extra \r in text mode on Windows. Please download again in binary mode (mode='wb') which might be faster too. Alternatively, pass the URL directly to fread and it will download the file in binary mode for you.

system("tr -d '\r' < test.csv > test2.csv")
fread("test2.csv")
##    a b c
## 1: 1 2 3
## 2: 4 5 6

如果您使用的是 Windows 并且没有tr实用程序，你可以得到它here http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/coreutils.htm.

Added:

我使用 100,000 x 5 样本 cvs 数据集对三种方法进行了一些比较。

• OPcsv是“慢”read.table方法
• freadScan是一种丢弃多余的方法\r纯R中的字符
• freadtr调用 GNUtr通过外壳使用fread()直接地。

第三种方法是迄今为止最快的。

# create a 100,000 x 5 sample dataset with lines ending in \r\r\n
delim <- "\r\r\n"
sample.txt <- paste0("a, b, c, d, e", delim)
for (i in 1:100000) {
    sample.txt <- paste0(sample.txt,
                        paste(round(runif(5)*100), collapse = ","),
                        delim)
}
cat(sample.txt, file = "sample.csv")


# function that translates the extra \r characters in R only
fread2 <- function(filename) {
    tmp <- scan(file = filename, what = "character", quiet = TRUE)
    # remove empty lines caused by \r
    tmp <- tmp[tmp != ""]
    # paste lines back together together with \n character
    tmp <- paste(tmp, collapse = "\n")
    fread(tmp)
}

# OP function using read.csv that is slow
readcsvMethod <- function(myfilename)
    data.table(read.table(myfilename, header = TRUE, sep = ',', fill = TRUE))

require(microbenchmark)
microbenchmark(OPcsv = readcsvMethod("sample.csv"),
               freadScan = fread2("sample.csv"),
               freadtr = fread("tr -d \'\\r\' < sample.csv"),
               unit = "relative")
## Unit: relative
##           expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
##          OPcsv 1.331462 1.336524 1.340037 1.365397 1.366041 1.249223   100
##      freadScan 1.532169 1.581195 1.624354 1.673691 1.676596 1.355434   100
##        freadtr 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000   100