R语言快速读取数据vroom

最新推荐文章于 2024-09-03 06:54:06 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-03 06:54:06 发布 · 1.6k 阅读 · 17 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#后端

R语言快速读取大文件

alt

想象一下，一辆赛车在巴音布鲁克赛道上，嗖的一声飞驰而过，这种场景是不是很酷！R语言中，如果用vroom读取一个GB级别的大文件，也能体会到这种速度感。

alt

今天分享的一个R小技巧是读取大文件的最佳方式，尤其是GB以上的文件，比如常见的csv、tsv、txt等类型的文件。还可以批量读取、远程读取、自动解压缩，用起来体验非常不错。

如何使用？

install.packages("vroom")
library(vroom)

# install.packages("pak")
pak::pak(
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
科研绘图系列：R语言分组热图（heatmap）
专注生信领域
09-25 463
科研绘图系列：R语言分组热图（heatmap）
科研绘图系列：R语言绘制反应数值大小的热图（heatmap）
专注生信领域
09-24 213
科研绘图系列：R语言ggplot2画热图3（heatmap）
使用Python打开文件
Swee
09-08 937
Python与其他语言一样拥有自己打开文件的函数。 “open” 我们可以使用open函数打开一个文件，并用read读取。 with open('read.txt',encoding='utf-8') as f: for line in f: print(line) open后可跟很多参数，'read.txt‘是文件的绝对路径，'utf-8’是为了读取中文所指定的特殊编码方式。 值得一提的是，使用功能强大的with open可以不使用close函数来关闭文件。也就是说我们只需要打
vroom：R语言的高速数据导入库
gitblog_00098的博客
05-19 1230
????????vroom：R语言的高速数据导入库 vroom，一个以速度见长的R语言数据导入库，可以达到惊人的1.23 GB/s的数据读取速率。这款创新的工具是如何做到的呢？答案在于其独特的设计理念和底层技术。 项目介绍 vroom并不像传统的数据读取工具那样逐行读取所有数据，而是先对文件进行索引，仅在访问时按需加载实际数据。通过R的Altrep框架，它创建了一种延迟加载的向量结构，这意味着只有当你真正使用...
vroom：快速读取分隔的文件
02-05
vroom：快速读取分隔的文件
R语言中的一些函数
weixin_34268310的博客
07-29 379
1.控制输出数字的精度 format(123.123,digits=4) 输出4位数字123.1，如果整数超过4位，小数部分就全被略去。 options(digits=4) 功能同上，不过在Rsession中输入之后在本次控制台打开期间一直有效。 sprintf('%.2f',123.123) 跟c一样，输出123.12 2.绘图 颜色: ggplot(data=df,mappi...
R语言读取大文件数据（分块读）
03-10
R语言读取大文件数据（分块读）
R语言读取（加载）txt格式数据为dataframe、查询dataframe中存在缺失值的行
sdgfbhgfj的博客
07-20 807
R语言读取（加载）txt格式数据为dataframe、查询dataframe中存在缺失值的行
R语言 GSE文件解析
momentmobile的专栏
09-03 1126
R语言 GSE文件解析 输入：GSE和GPL文件 处理： 1、多个GSE文件缺失值处理 2、去批次处理 3、log2处理 4、normal处理 输出：表达矩阵和批次处理前后对比图
「R基础」如何读取大文件的部分内容
xuzhougeng blog
01-26 2595
同理心 在小丫画图交付的一个代码项目中，需要先从XENA下载一个表达量数据:https://toil.xenahubs.net/download/tcga_RSEM_gene_tpm.gz 样本大概是10,5,35个, 考虑到人类的基因大概有2w多个，那么这就是一个10000 X 20000的大样本数据，鉴于这还是一个TPM，数据类型是浮点型，文件解压缩之后就是4.61...
r语言 读取dta_R：如何快速读取没有RAM限制的大型.dta文件
weixin_42676876的博客
12-24 1301
I have a 10 GB .dta Stata file and I am trying to read it into 64-bit R 3.3.1. I am working on a virtual machine with about 130 GB of RAM (4 TB HD) and the .dta file is about 3 million rows and somewh...
使用vcfR包操作vcf文件的实例
DevGlider的博客
08-21 4062
VCF文件是一种常见的存储基因组变异信息的格式，包含了基因型、变异类型、变异位置等信息。在本文中，我将介绍如何使用vcfR包读取、处理和可视化VCF文件的基本操作。综上所述，vcfR包提供了一套强大的工具，用于在R语言中操作VCF文件。通过使用vcfR包，我们可以方便地读取、处理和可视化VCF文件中的基因组变异信息，从而更好地进行基因组学研究和数据分析。除此之外，vcfR包还提供了许多其他函数和方法，用于过滤、注释和处理VCF文件中的变异信息。函数读取VCF文件。首先，让我们看一下VCF文件的基本信息。
使用R和Python操作大型数据文件
sunfishtan的博客
04-05 451
最近有些大型数据文件，每个大概500万行，用R read.delim或read.csv函数大概一个要读10分钟，于是在网上搜索快速解决方案，整理如下 1. 读取大型文件 工具：R data.table软件包 函数：fread() > library(data.table) > dt1 <- fread("test.txt", sep = "\t",header = FALSE, na.strings = "NA") 实测，500万行，13列，64Gb Linux系统中，读取大概10
R语言导入大数据集
CodeByte的博客
08-26 478
R提供了多种方法来处理大规模数据集，包括使用基本的读取函数和专门设计的包。本文将介绍几种常用的方法来导入大数据集，并提供相应的源代码示例。在上述示例中，我们假设要导入名为"large_dataset.csv"的CSV文件。对于更大的数据集，使用专门设计的包可以提供更高效的导入方法。对于非常大的数据集，可以使用分块导入的方法，逐块读取并合并数据。通过上述方法，我们可以逐块导入大型数据集，并将其整合为一个完整的数据表。导入的数据将存储在名为"data"的数据表中。导入的数据将存储在名为"data"的数据框中。
R语言数据读取、清洗、一元线性回归
稳健的我的博客
04-21 1137
--- title: "EXP-Assignment-1" output: html_document: default word_document: default pdf_document: default --- ```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ``` ## 实验作业1 （10%） 加载使用的libraries ```{r} # Test options(download.file.met.
C++学习笔记（三十五）
m0_71007572的博客
08-22 421
C++的第三十五篇博客，用C++实现了机房预约系统，本文是中部分。
R语言读取tsv文件
热门推荐
flowerjiashug的博客
01-30 2万+
如何用R读取tsv类型文件 近日，在备战美赛期间，小编需要读取tsv文件，想着用R分析数据更为便捷，便去各种文章中学习搜集了如何用R来读取文件，其实这个过程非常简单，小编在这里总结了一下。 总体过程为： 安装包 加载包 文件导入 首先为了能够用读取tsv文件的函数，我们需要加载一个包。因为小编用的是Rstudio，所以需要打开原始的R，并输入install. packages(“readr”)，并选择一个国内的镜像，等待安装完成即可。 然后就可以返回Rstudio交互页面，此时我们可以使用读取tsv文件的
R语言 |一些常用的数据整理的技巧（二）
weixin_40640700的博客
04-22 1104
参考：https://blog.youkuaiyun.com/kunxitoothache/article/details/109897918。假设上述文件的名称为test.pbs。主要要注意的是“peak”NR的应用；
R语言动态创建压缩文件
学生信的大叔的博客
10-10 242
动态创建压缩文件，可以简单地理解为将结果写出到压缩文件，而不是先写出到文件然后压缩。R语言中，R包vroom就可以实现这一过程。逐行写出函数与数据表写出函数，可以通过的方式实现动态创建压缩文件。生物信息中常见的压缩格式为.gz压缩，这里以拟南芥的基因组序列进行测试。
R语言孟德尔分析 读取ukbiobank的fastGWA格式的SNP数据
最新发布
03-31
<think>好的，用户的问题是关于如何在R语言中读取UK Biobank的FastGWA格式SNP数据，用于孟德尔随机化分析。首先，我需要确认FastGWA格式的具体结构。根据之前的了解，FastGWA是UK Biobank使用的一种压缩二进制格式，通常以.glm.fastGWA或.fastGWA结尾。这种格式可能包含SNP的基本信息，如染色体位置、效应等值、p值等。 接下来，我需要考虑R语言中处理这种格式的常用包。用户可能已经熟悉了TwoSampleMR，但该包主要用于处理公开的GWAS摘要数据，可能不直接支持FastGWA格式。因此，需要寻找其他方法。常见的处理GWAS数据的R包包括data.table、vroom或readr，这些可以高效读取大文件。此外，可能需要使用特定的包如genio或专门的FastGWA工具。 用户可能遇到的问题包括数据读取错误、内存不足或列名不匹配。需要建议分块读取或使用fread函数。另外，如果数据结构与TwoSampleMR不兼容，需要指导如何转换列名，例如将“BETA”改为“beta”等。 还需要考虑用户可能缺乏处理本地数据的经验，特别是从在线工具转向本地文件的情况。引用中提到的extract_instruments函数的在线问题，用户可能希望完全本地处理，因此需要详细步骤，包括安装必要包、读取数据、格式转换以及数据合并的建议。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，并预见到常见问题，如内存管理和列名调整，同时提供相关问题的建议，如后续分析步骤和性能优化。</think>### R语言读取FastGWA格式数据的实现方法 在孟德尔随机化分析中，读取UK Biobank的FastGWA格式SNP数据需要以下步骤： 1. **安装必要工具包** ```R install.packages("data.table") # 高性能数据读取 install.packages("TwoSampleMR") # 孟德尔分析核心包 ``` 2. **数据读取实现** ```R library(data.table) # 读取FastGWA文件（示例文件: chr1.glm.fastGWA） gwas_data <- fread("ukb_data.fastGWA", header = TRUE, select = c("CHR", "POS", "SNP", "A1", "A2", "BETA", "SE", "P"), col.names = c("chr", "pos", "snp", "effect_allele", "other_allele", "beta", "se", "pval")) ``` 3. **格式标准化处理** ```R # 转换为TwoSampleMR要求的格式 exposure_dat <- format_data(gwas_data, type = "exposure", snp_col = "snp", beta_col = "beta", se_col = "se", effect_allele_col = "effect_allele", other_allele_col = "other_allele", pval_col = "pval") ``` **技术细节说明**： - FastGWA格式默认包含$N=500,000+$样本的GWAS摘要数据 - 效应值($BETA$)需转换为标准误单位($\beta/\sqrt{N}$)[^4] - 染色体位置($CHR:POS$)需保持hg38参考基因组坐标 4. **数据验证（示例）** ```R head(exposure_dat[, c("snp", "beta", "pval")]) # 输出应包含类似内容: # snp beta pval # 1 rs12345678 0.02345167 4.56e-08 # 2 rs23456789 -0.01789234 3.21e-06 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

生信分析笔记

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值