将选择标准添加到 read.table

让我们采用以下我导入的数据集的简化版本read.table:

a<-as.data.frame(c("M","M","F","F","F"))
b<-as.data.frame(c(25,22,33,17,18))
df<-cbind(a,b)
colnames(df)<-c("Sex","Age")

实际上，我的数据集非常大，我只对一小部分数据感兴趣，即有关 18 岁或以下女性的数据。在上面的示例中，这只是最后 2 个观察结果。

我的问题是，我可以立即导入这些观察结果，而不导入其余数据，然后使用subset完善我的数据库。我的电脑容量有限，所以我一直在使用scan分块导入我的数据，但这是极其耗时。

有更好的解决方案吗？

一些可能有效的方法：

1 - 使用类似的包ff可以帮助您解决 RAM 问题。

2 - 在将数据加载到 R 之前，使用其他工具/语言清理数据。

3 - 如果您的文件不太大（即，您可以加载它而不会崩溃），那么您可以将其保存到 .RData 文件并从此文件中读取（而不是调用 read.table）：

 # save each txt file once...
 save.rdata = function(filepath, filebin) {
     dataset = read.table(filepath)
     save(dataset, paste(filebin, ".RData", sep = ""))
 }

 # then read from the .Rdata
 get.dataset = function(filebin) {
     load(filebin)
     return(dataset)
 }

这比从 txt 文件读取要快得多，但我不确定它是否适用于您的情况。