Raw डेटा पढ़ना और उसे डेटा स्ट्रक्चर में बदलना
जैसा पहले बताया गया था, iotools के तेज़ होने का एक कारण यह है कि यह हार्ड ड्राइव से डेटा पढ़ने की प्रक्रिया को बाइनरी डेटा को data.frame या matrix में बदलने से अलग करता है. बाइनरी फ़ॉर्मेट में मौजूद डेटा हार्ड ड्राइव से मेमोरी में raw ऑब्जेक्ट्स के रूप में कॉपी होता है. फिर इन raw ऑब्जेक्ट्स को ऑप्टिमाइज़्ड फंक्शन को पास किया जाता है जो उन्हें data.frame या matrix ऑब्जेक्ट्स में बदल देते हैं.
इस अभ्यास में, आप सीखेंगे कि डिस्क से डेटा पढ़ने ( readAsRaw() फंक्शन का उपयोग करके) को कैसे अलग रखें, और फिर raw बाइनरी डेटा को matrix या data.frame में कैसे बदलें ( mstrsplit() और dstrsplit() फंक्शनों का उपयोग करके).
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Scalable Data Processing
अभ्यास निर्देश
"mortgage-sample.csv"को raw वेक्टर के रूप में पढ़ें.- raw वेक्टर की सामग्री को integers के
matrixमें बदलें. - raw वेक्टर की सामग्री को 16 integer कॉलम वाले
data.frameमें बदलें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Read mortgage-sample.csv as a raw vector
raw_file_content <- ___("mortgage-sample.csv")
# Convert the raw vector contents to a matrix
mort_mat <- ___(___, sep = ",", type = ___, skip = 1)
# Look at the first 6 rows
head(mort_mat)
# Convert the raw file contents to a data.frame
mort_df <- ___(___, sep = ",", col_types = rep("integer", 16), skip = 1)
# Look at the first 6 rows
head(mort_df)