데이터 처리 전문가입니다. 이 HTML의 p 태그를 한국어로 번역해주세요.고정 폭으로 대용량 데이터 읽기

dados <- read.fwf('TS_MATRICULA_RS.txt', width=c(5, 13, 14, 3, 3, 5, 4, 6, 6, 6, 1, 1, 1, 4, 3, 2, 9, 3, 2, 9, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 4, 11, 9, 2, 3, 9, 3, 2, 9, 9, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), stringsAsFactors=FALSE, comment.char='', 
colClasses=c('integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'character', 'character', 'character',
integer', 'integer', 'character', 'integer', 'integer', 'character', 'integer', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character',
'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character',
'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'integer',
'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'integer', 'character', 'integer', 'integer', 'character', 'character', 'character',
'character', 'integer', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character', 'character'), buffersize=180000)

하지만 데이터를 읽는 데에는 30분이 걸립니다 (그리고 계속 카운팅 중입니다...). 다른 제안이 있으신가요?

답변 1

Option 2: sqldf를 사용하여 substr

귀하의 큰 데이터 파일에 대해 sqldf를 사용하면 실제로 매우 빠르게 작동하며, substr를 사용하여 정확히 읽고자하는 내용을 지정할 수 있는 이점이 있습니다.

다시 말하지만, 앞에서 설명한 것과 같이 스키마 파일을 사용할 수 있어야 합니다. 스키마 파일을 준비한 후 다음을 수행할 수 있습니다:

temp <- read.csv(mySchemaFile.csv)
## substr 명령어 생성
GetMe <- paste(select, 
               paste(substr(V1, , temp$start, , ,
                     temp$length, ) `, temp$column, `, 
                     sep = , collapse = , ), 
               from fixed, sep =  )
## sqldf 라이브러리 로드
library(sqldf)
## 파일에 연결
fixed <- file(TS_MATRICULA_RS.txt)
myDF <- sqldf(GetMe, file.format = list(sep = _))

너가 너비를 알고 있다면, 스키마 파일 생성을 건너뛸 수도 있을 것이다. 너비로부터, cumsum과 약간의 작업만으로 가능하다. 첫 번째 예시를 기반으로 한 기본적인 예시가 여기에 있다:

ff <- tempfile()
cat(file = ff, 123456, 987654, sep = \n)
read.fwf(ff, widths = c(1, 2, 3))
widths <- c(1, 2, 3)
length <- cumsum(widths)
start <- length - widths + 1
column <- paste(V, seq_along(length), sep = )
GetMe <- paste(select, 
               paste(substr(V1, , start, , ,
                     widths, ) `, column, `, 
                     sep = , collapse = , ), 
               from fixed, sep =  )
library(sqldf)
## 파일에 연결
fixed <- file(ff)
myDF <- sqldf(GetMe, file.format = list(sep = _))
myDF
unlink(ff)

답변 2

빅데이터의 고정 너비로 읽기: SEO에 주의한 한국어 에세이
빅데이터가 현대 사회에서 중요한 역할을 맡고 있으며, 이를 성공적으로 활용하기 위해서는 데이터를 적절한 방식으로 읽고 이해하는 것이 필수적입니다. 데이터를 읽는 방법 중 하나로는 고정 너비로 읽는 방법이 있습니다. 이번 글에서는 빅데이터의 고정 너비로 읽는 방법과 그 중요성에 대해 알아보고자 합니다. 이러한 내용을 통해 독자들에게 유용한 정보를 제공하고, 동시에 검색 엔진 최적화를 고려한 글을 작성하고자 합니다.
첫째, 빅데이터를 고정 너비로 읽는 방법에 대해 알아보겠습니다. 고정 너비는 데이터를 읽을 때 각 필드의 너비를 미리 정해놓는 방식을 의미합니다. 보통 데이터의 각 속성은 다양한 길이로 표현될 수 있지만, 고정 너비로 읽으면 모든 속성은 동일한 길이를 가지게 되며, 이를 통해 데이터를 효과적으로 구조화할 수 있습니다. 예를 들어, 고정 너비로 읽은 데이터에서 10자리의 필드는 언제나 10자리로 유지되므로 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
고정 너비로 데이터를 읽는 방법은 다양한 형식으로 구현될 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 텍스트 파일로 데이터를 저장한 후, 각 필드의 너비를 미리 정의하는 것입니다. 예를 들어, 이름 필드의 너비를 20자로 설정하고, 나이 필드의 너비를 3자로 설정하는 식입니다. 이러한 방식은 데이터를 쉽게 구조화하고 쿼리를 실행할 수 있게 해주며, 데이터 처리의 효율성을 높여줍니다.
이제 빅데이터의 고정 너비로 읽기의 중요성에 대해 알아보겠습니다. 첫째, 고정 너비로 데이터를 읽으면 데이터의 구조를 쉽게 파악할 수 있습니다. 각 필드가 동일한 너비를 가지기 때문에, 데이터의 형태와 구조를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이는 데이터를 더욱 쉽게 이해하고 활용할 수 있게 해줍니다.
둘째, 빅데이터의 고정 너비로 읽기는 데이터 처리의 성능을 향상시킵니다. 데이터의 길이가 다양하면 데이터를 처리할 때마다 길이를 계산해야 하기 때문에 처리 속도가 느려질 수 있습니다. 하지만 고정 너비로 읽으면 데이터의 길이를 미리 지정하기 때문에, 데이터 처리 과정에서 길이 계산을 건너뛸 수 있습니다. 결과적으로, 데이터 처리 속도가 향상되며 더욱 신속하게 결과를 얻을 수 있습니다.
이제 우리는 빅데이터의 고정 너비로 읽기에 대해 이해하고, 그 중요성을 알게 되었습니다. 고정 너비로 읽힌 데이터는 구조화되어 쉽게 처리할 수 있으며, 데이터 처리 성능을 개선시켜줍니다. 따라서, 빅데이터를 활용하는 모든 사람들에게 빅데이터의 고정 너비로 읽기의 중요성을 강조하며, 이를 통해 데이터의 가치를 극대화하는 방법을 공유하고자 합니다. 데이터를 효과적으로 읽고 이해함으로써, 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있으며, 이는 비즈니스 결정에 큰 영향을 미치게 될 것입니다.