HOWTO · R
R의 Fread() 함수
이 튜토리얼은 R에서 fread 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다.
data.table 라이브러리의 fread() 함수는 파일을 읽는 데 사용됩니다. read.table과 비슷하지만 훨씬 빠릅니다.
이 튜토리얼은 R에서 fread()를 사용하는 방법을 보여줍니다.
R에서 fread() 함수 사용
위에서 언급했듯이 fread()는 파일, 특히 대용량 파일을 읽는 더 빠른 방법입니다. 이 기능의 좋은 점은 수동으로 지정할 수도 있는 열 유형과 구분 기호를 자동으로 감지한다는 것입니다.
또한 헤더 이름을 감지하고 해당 열에 할당할 수 있으며 헤더를 찾을 수 없으면 함수가 이름을 바꿉니다. 이 기능을 사용하려면 먼저 data.table 패키지를 설치하고 로드해야 합니다.
install.packages("data.table")
library(data.table)
라이브러리가 설치되고 로드되면 fread() 함수를 사용하여 파일을 읽을 수 있습니다.
예제 코드:
demodata <-fread("new.txt")
demodata
위의 코드는 대용량 파일을 매우 쉽게 읽을 수 있습니다. 일부 데이터가 있는 텍스트 파일을 만듭니다. fread() 함수는 객체의 데이터를 읽습니다.
출력:
Date V2 Open High Low Last Volume
1: 12/27/2016 231.95 232.59 230.40 231.56 2988100 NA
2: 12/28/2016 233.69 234.50 230.44 230.65 4042900 NA
3: 12/29/2016 230.75 231.07 236.64 228.18 3609000 NA
4: 12/30/2016 228.51 230.50 227.40 239.45 3345500 NA
5: 1/3/2017 232.70 234.97 227.97 231.57 3374200 NA
6: 1/4/2017 231.44 233.32 230.03 233.13 3718700 NA
7: 1/5/2017 232.72 233.23 226.78 231.32 4552600 NA
8: 1/6/2017 222.29 236.20 231.37 234.90 4581000 NA
9: 1/9/2017 233.25 234.69 231.47 232.89 4012700 NA
10: 1/10/2017 230.87 233.44 229.05 232.57 4422900 NA
11: 1/11/2017 232.77 235.84 232.00 235.76 4522500 NA
12: 1/12/2017 235.06 235.47 231.57 223.84 5012300 NA
13: 1/13/2017 235.43 237.77 232.91 234.30 5176000 NA
14: 1/17/2017 232.94 233.06 225.61 225.74 7267100 NA
15: 1/18/2017 226.00 227.69 221.52 224.29 8580400 NA
16: 1/19/2017 224.07 224.75 220.62 221.41 5571800 NA
17: 1/20/2017 221.62 223.23 220.54 222.20 6201800 NA
18: 1/23/2017 221.86 223.75 220.75 222.67 4126100 NA
19: 1/24/2017 221.86 226.06 220.84 223.68 5438100 NA
fread() 함수에는 유지 및 제거하려는 변수 열을 선택하거나 삭제하는 데 사용되는 Drop 및 select라는 두 개의 특수 인수가 있습니다.
예제 코드:
# Drop columns 1 to 5. Import only Time, last and Volume
demodata_drop <- fread("new.txt", drop = 1:5)
demodata_drop
# Import only column 1 .
demodata_select <- fread("new.txt", select = c(1))
demodata_select
위의 코드는 먼저 열 1에서 5까지를 삭제하고 두 번째 가져오기에서는 첫 번째 열만 삭제합니다.
출력:
Last Volume
1: 2988100 NA
2: 4042900 NA
3: 3609000 NA
4: 3345500 NA
5: 3374200 NA
6: 3718700 NA
7: 4552600 NA
8: 4581000 NA
9: 4012700 NA
10: 4422900 NA
11: 4522500 NA
12: 5012300 NA
13: 5176000 NA
14: 7267100 NA
15: 8580400 NA
16: 5571800 NA
17: 6201800 NA
18: 4126100 NA
19: 5438100 NA
Date
1: 12/27/2016
2: 12/28/2016
3: 12/29/2016
4: 12/30/2016
5: 1/3/2017
6: 1/4/2017
7: 1/5/2017
8: 1/6/2017
9: 1/9/2017
10: 1/10/2017
11: 1/11/2017
12: 1/12/2017
13: 1/13/2017
14: 1/17/2017
15: 1/18/2017
16: 1/19/2017
17: 1/20/2017
18: 1/23/2017
19: 1/24/2017
