Colclasses를 사용하여 r로 데이터를 빠르게 가져오는 방법

파일을 R로 가져올 때 colClasses 인수를 사용하여 각 열의 클래스를 지정할 수 있습니다.

 df <- read. csv (' my_data.csv ',
               colClasses=c(' character ', ' numeric ', ' numeric '))

colClasses를 사용하면 특히 파일이 매우 큰 경우 데이터를 훨씬 빠르게 가져올 수 있다는 이점이 있습니다.

다음 예에서는 이 인수를 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 파일을 가져올 때 colClasses 사용

R로 가져오려는 세 개의 열이 있는 my_data.csv 라는 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다.

이 작업을 수행하려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #import CSV file
df <- read. csv (' my_data.csv ',
               colClasses=c(' character ', ' numeric ', ' numeric '))

#view class of each column in data frame
str(df)

'data.frame': 14 obs. of 3 variables:
 $ team: chr "Mavs" "Spurs" "Hornets" "Rockets" ...
 $ points: num 91 99 104 103 105 88 89 93 96 99 ...
 $rebounds: num 33 23 26 25 25 26 29 30 34 23 ...

colClasses 인수의 값 개수는 데이터 프레임의 열 개수와 일치해야 합니다.

예를 들어 colClasses 인수에 하나의 값만 제공하는 경우 데이터 프레임의 각 열은 동일한 클래스를 갖습니다.

 #import CSV file
df <- read. csv (' my_data.csv ',
               colClasses=c(' character '))

#view class of each column in data frame
str(df)

'data.frame': 14 obs. of 3 variables:
 $ team: chr "Mavs" "Spurs" "Hornets" "Rockets" ...
 $ points: chr "91" "99" "104" "103" ...
 $rebounds: chr "33" "23" "26" "25" ...

colClasses 인수에 단일 값만 제공했기 때문에 결과 데이터 프레임의 각 열에는 “문자” 클래스가 있습니다.

colClasses 인수에 다음과 같은 잠재적 클래스를 지정할 수 있습니다.

• 문자 : “안녕”, “저기”, “세상”
• 복잡한 : as.complex(-1), 4i
• 숫자 : as.integer(20), 3L
• 정수 : 4, 12, 158
• 논리 : TRUE, FALSE

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 원시 데이터를 수동으로 입력하는 방법
CSV 파일을 R로 가져오는 방법
Excel 파일을 R로 가져오는 방법