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数据太大的时候，R语言如何读取？
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一般我喜欢把文件储存成csv格式，然后用read.csv读取文件。 也有的人习惯储存数据为txt格式，然后用read.table读取文件。 但是当数据太大的时候，read.csv和read.table似乎就不适用了。 首先读取慢，而且读到最后会读一个寂寞。 比如下面这个文件：
有三个多G，用read.csv读取的时候，会发生什么状况呢？ setwd("D:\\") dir() data class(data) [1] "data.table" "data.frame"可以看到数据有25712行，71916列，这比TCGA任何一个数据库的文件都大。 文件的类型既属于table，也属于数据框。 查看一下数据： data[1:10,1:110] > data[1:10,1:110] V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20 1: RP11-34P13.7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2: FO538757.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3: AP006222.2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 4: RP4-669L17.10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5: RP5-857K21.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6: RP11-206L10.9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7: FAM87B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8: LINC00115 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 9: FAM41C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0用fread读取出来的数据，也是可以使用美元符提取列的，当然也可以进行数据匹配。 那么什么情况下会用到大样本的数据呢？ 比如我们要用GTEx数据库进行分析正常人的组织样本测序数据。 又比如我们要分析单细胞的测序数据等。 |
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