我使用Python生成一个非常大的数据文件,主要由0(假)和少数1(真)组成.它有大约700,000列和15.000行,因此大小为10.5GB.第一行是标题.
然后需要在R中读取和显示该文件.
我正在寻找合适的数据格式从Python导出我的文件.
如here所述：
HDF5 is row based. You get MUCH efficiency by having tables that are
not too wide but are fairly long.
由于我有一个非常宽的表,我认为,HDF5在我的情况下是不合适的？
那么什么数据格式最适合此目的？
压缩(zip)它也有意义吗？
我的文件示例：
id,col1,col2,col3,col4,col5,...
1,0,0,0,1,0,...
2,1,0,0,0,1,...
3,0,1,0,0,1,...
4,...
解决方法:
压缩不会帮助你,因为你必须解压缩它来处理它.如果您可以发布生成文件的代码,那可能会有很大帮助.
另外,你想在R中完成什么？在Python中可视化它可能更快,避免读取/写入10.5GB？
也许重新思考一下你如何存储数据的方法(例如：如果只有很少的话,存储1的坐标)可能是一个更好的角度.
例如,我可能只存储元组(600492,10786)并在R中实现相同的可视化,而不是存储一个700K×15K的全零表(除了600492第10786行中的1).
标签：python,r,csv,bigdata 来源： https://codeday.me/bug/20190623/1270601.html
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