{"id":3224,"date":"2023-07-18T14:39:02","date_gmt":"2023-07-18T14:39:02","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/ho-paura\/"},"modified":"2023-07-18T14:39:02","modified_gmt":"2023-07-18T14:39:02","slug":"ho-paura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/ho-paura\/","title":{"rendered":"Come utilizzare fread() in r per importare file pi\u00f9 velocemente"},"content":{"rendered":"

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\u00c8 possibile utilizzare la funzione fread()<\/strong> del pacchetto data.table<\/strong> in R per importare file in modo rapido e semplice.<\/span><\/span><\/p>\n

Questa funzione utilizza la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n

 library<\/span> (data.table)\n\ndf <- fread(\" C:\\\\Users\\\\Path\\\\To\\\\My\\\\data.csv<\/span> \")<\/strong><\/pre>\n
 Per i file di grandi dimensioni, questa funzione \u00e8 risultata significativamente pi\u00f9 veloce rispetto a funzioni come read.csv<\/strong> dalla base R.<\/span><\/p>\n
 E nella maggior parte dei casi, questa funzione pu\u00f2 anche rilevare automaticamente il delimitatore e i tipi di colonna per il set di dati che stai importando.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: come utilizzare feed() per importare file in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Diciamo che ho un file CSV chiamato data.csv<\/strong> salvato nel seguente percorso:<\/span><\/p>\n
 C:\\Utenti\\Bob\\Desktop\\data.csv<\/strong><\/span><\/p>\n
 E supponiamo che il file CSV contenga i seguenti dati:<\/span><\/p>\n
 team, points, assists\n'A', 78, 12\n'B', 85, 20\n'C', 93, 23\n'D', 90, 8\n'E', 91, 14\n<\/strong><\/pre>\n
 Posso usare la funzione fread()<\/strong> del pacchetto data.table<\/strong> per importare questo file nel mio attuale ambiente R:<\/span><\/span><\/p>\n
 library<\/span> (data.table)<\/span>\n\n#import data<\/span>\ndf <- fread(\"C:\\Users\\Bob\\Desktop\\data.csv\")\n<\/span>\n#viewdata\n<\/span>df\n\n  team points assists\n1 A 78 12\n2 B 85 20\n3 C 93 23\n4 D 90 8\n5 E 91 14<\/strong><\/pre>\n
 Siamo in grado di importare con successo il file CSV utilizzando la funzione fread()<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : abbiamo utilizzato doppie barre rovesciate (\\\\) nel percorso del file per evitare un errore di importazione comune<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Tieni presente che non abbiamo nemmeno bisogno di specificare il delimitatore poich\u00e9 la funzione fread()<\/strong> ha rilevato automaticamente che si trattava di una virgola.<\/span><\/p>\n
 Se utilizziamo la funzione str()<\/a> per visualizzare la struttura del data frame, possiamo vedere che la funzione fread()<\/strong> ha identificato automaticamente anche il tipo di oggetto per ciascuna colonna:<\/span><\/p>\n
 #view structure of data\n<\/span>str(df)\n\nClasses 'data.table' and 'data.frame': 5 obs. of 3 variables:\n $ team: chr \"'A'\" \"'B'\" \"'C'\" \"'D'\" ...\n $points: int 78 85 93 90 91\n $assists: int 12 20 23 8 14\n<\/strong><\/pre>\n
 Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n