Чтение csv из определенной строки

Ответ 1

Я думаю, вы хотите взглянуть на ?read.csv, чтобы просмотреть все варианты.

Немного сложно дать точный ответ, не видя образец ваших данных.

Если ваши данные не имеют заголовка, и вы знаете, в какой строке данные 1985 года начинаются, вы можете просто использовать что-то вроде...

impordata <- read.csv(file,skip=1825)

... чтобы пропустить первые строки 1825.

В противном случае вы всегда можете просто подмножить данные после их импорта, если в ваших данных есть переменная года.

impordata <- read.csv("skiplines.csv")
impordata <- subset(impordata,year>=1985)

Если вы не знаете, где начинаются данные 1985 года, вы можете использовать grep, чтобы найти первый экземпляр 1985 года в переменной даты файла, а затем сохранить только эту строку:

impordata <- read.csv("skiplines.csv")
impordata <- impordata[min(grep(1985,impordata$date)):nrow(impordata),]

Ответ 2

Вот несколько альтернатив. (После этого вы можете преобразовать первый столбец в класс "Date" и, возможно, преобразовать всю вещь в объект зоопарка или другой объект класса временного ряда.)

# create test data
fn <- tempfile()
dd <- seq(as.Date("1980-01-01"), as.Date("1989-12-31"), by = "day")
DF <- data.frame(Date = dd, Value = seq_along(dd))
write.table(DF, file = fn, row.names = FALSE)

read.table + подмножество

# if file is small enough to fit in memory try this:

DF2 <- read.table(fn, header = TRUE, as.is = TRUE)
DF2 <- subset(DF2, Date >= "1985-01-01")

read.zoo

# or this which produces a zoo object and also automatically converts the 
# Date column to Date class.  Note that all columns other than the Date column
# should be numeric for it to be representable as a zoo object.
library(zoo)
z <- read.zoo(fn, header = TRUE)
zw <- window(z, start = "1985-01-01")

Если ваши данные не в том же формате, как в примере, вам нужно будет использовать дополнительные аргументы для read.zoo.

несколько read.table

# if the data is very large read 1st row (DF.row1) and 1st column (DF.Date)
# and use those to set col.names= and skip=

DF.row1 <- read.table(fn, header = TRUE, nrow = 1)
nc <- ncol(DF.row1)
DF.Date <- read.table(fn, header = TRUE, as.is = TRUE, 
   colClasses = c(NA, rep("NULL", nc - 1)))
n1985 <- which.max(DF.Date$Date >= "1985-01-01")

DF3 <- read.table(fn, col.names = names(DF.row1), skip = n1985, as.is = TRUE)

sqldf

# this is probably the easiest if data set is large.

library(sqldf)
DF4 <- read.csv.sql(fn, sql = 'select * from file where Date >= "1985-01-01"')

Ответ 3

Метод data.table который будет предлагать скорость и производительность памяти:

library(data.table)
fread(file, skip = 1825)