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2014120900000001091500bbbbcompany_name00032401
其中前 8 个字符代表 date
YYYYMMDD 格式中,接下来的 8 个字符是 id
,接下来 6 time
HHMMSS 格式,然后接下来的 16 个是 name
(以 b 为前缀)最后 8 个是 price
(小数点后两位)。
我需要将上面的1列data.table转换成5列:date, id, time, name, price
.
对于上述字符向量,结果将是: date = "2014-12-09", id = 1, time = "09:15:00", name = "company_name", price = 324.01
我正在寻找一个(非常)快速且高效的 dplyr/data.table 解决方案。现在我正在使用 substr
来做到这一点:
date = as.Date(substr(d, 1, 8), "%Y%m%d");
而且执行起来要花很长时间!
Update: With
readr::read_fwf
I am able to read the file in 5-10 mins. Apparently, the reading is faster thanfread
. Below is the code:
f = "file_name";
num_cols = 5;
col_widths = c(8,8,6,16,8);
col_classes = "ciccn";
col_names = c("date", "id", "time", "name", "price");
# takes 5-10 mins
data = readr::read_fwf(file = f, col_positions = readr::fwf_widths(col_widths, col_names), col_types = col_classes, progress = T);
setDT(data);
# object.size(data) / 2^30; # 17.5 GB
最佳答案
可能的解决方案:
library(data.table)
library(stringi)
widths <- c(8,8,6,16,8)
sp <- c(1, cumsum(widths[-length(widths)]) + 1)
ep <- cumsum(widths)
DT[, lapply(seq_along(sp), function(i) stri_sub(V1, sp[i], ep[i]))]
给出:
V1 V2 V3 V4 V5
1: 20141209 00000001 091500 bbbbcompany_name 00032401
包括一些额外的处理以获得所需的结果:
DT[, lapply(seq_along(sp), function(i) stri_sub(V1, sp[i], ep[i]))
][, .(date = as.Date(V1, "%Y%m%d"),
id = as.integer(V2),
time = as.ITime(V3, "%H%M%S"),
name = sub("^(bbbb)","",V4),
price = as.numeric(V5)/100)]
给出:
<小时/>date id time name price
1: 2014-12-09 1 09:15:00 company_name 324.01
但你实际上正在读取一个固定宽度的文件。因此也可以考虑来自基本 R 的 read.fwf
或来自 readr 的 read_fwf
或者像我之前那样编写自己的 fread.fwf
函数:
fread.fwf <- function(file, widths, enc = "UTF-8") {
sp <- c(1, cumsum(widths[-length(widths)]) + 1)
ep <- cumsum(widths)
fread(file = file, header = FALSE, sep = "\n", encoding = enc)[, lapply(seq_along(sp), function(i) stri_sub(V1, sp[i], ep[i]))]
}
<小时/>
使用的数据:
DT <- data.table(V1 = "2014120900000001091500bbbbcompany_name00032401")
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