vlambda博客
学习文章列表

以前有多个csv要合并成一个（文件所有的列一般都是一致的），把文件路径设置到那里，然后写一个循环一个一个读，然后每个循环后面就使用rbind/bind_rows合在一起。比如：

library(tidyverse)

# 假设已经在csv文件所在路径

dir() %>% str_subset("\\.csv$") -> fn
all = tibble()
for(i in fn){
 read_csv(i) %>%
   bind_rows(all) -> all
}

为了充分利用计算机的所有性能，让读取更加迅速，我在多次试错下，终于写下这么一段代码：

library(pacman)
p_load(doParallel,data.table,dplyr,stringr,fst)

# 识别所在文件路径下所有的csv文件名称
dir() %>% str_subset("\\.csv$") -> fn

# 并行计算环境设置
(cl = detectCores() %>%
  makeCluster()) %>%
  registerDoParallel()

# 并行读取csv，并进行合并
system.time({
  big_df = foreach(i = fn,
                    .packages = "data.table") %dopar% {
                      fread(i,colClasses = "chracter")
                    } %>%
    rbindlist(fill = T)
})

# 停止并行环境
stopImplicitCluster(cl)

# 读出文件
write_fst(big_df,"big_df.fst",compress = 100)

这是我目前探索出来能够最快速度合并任意文件夹任意数量csv的代码，没有之一。计算机的核越多，效果越明显。fread的快速在当前是无可匹敌的，而colClasses参数的设置，让读取不需要进行过多的数据类型判断，这样在最后合并的时候也就不会报错。rbindlist是data.table中专门用来合并列表中data.table的函数，fill设置为TRUE可以提高容错性（如果多个数据表中列名称不同，会填充NA值）。最后，合并成一个巨大的数据框，存在big_df中，建议使用fst包来读出，compress开到尽头设置为100，可以实现最大的压缩和快速读写，空间时间双节省（如果一定需要csv格式的话，也可以用fwrite读出）。我想这样的数据表可能永远也不会需要完全读入，fst支持部分读取功能（读取部分行或列），因此fst这个格式是非常合适的。