將區塊讀入為 data.frame

在前一個範例中，我們使用 mstrsplit() 將每個區塊讀成矩陣，然後傳入處理函式。當讀取的是每欄元素型別都相同的矩形資料時，這樣做沒問題。但若不是這種情況，你可能會想把資料讀成 data.frame。你可以先把區塊讀成矩陣再轉成 data.frame，或是直接使用 dstrsplit() 函式。

本練習屬於課程

R 的可擴展資料處理

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練習說明

在 make_msa_table() 函式中，將每個區塊讀成 data frame。
呼叫 chunk.apply() 以區塊方式讀入資料。
將所有列相加，取得每欄的總計。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Define the function to apply to each chunk
make_msa_table <- function(chunk) {
    # Read each chunk as a data frame
    x <- ___(chunk, col_types = rep("integer", length(col_names)), sep = ",")
    # Set the column names of the data frame that's been read
    colnames(x) <- col_names
    # Create new column, msa_pretty, with a string description of where the borrower lives
    x$msa_pretty <- msa_map[x$msa + 1]
    # Create a table from the msa_pretty column
    table(x$msa_pretty)
}

# Create a file connection to mortgage-sample.csv
fc <- file("mortgage-sample.csv", "rb")

# Read the first line to get rid of the header
readLines(fc, n = 1)

# Read the data in chunks
counts <- ___(fc, ___, CH.MAX.SIZE = 1e5)

# Close the file connection
close(fc)

# Aggregate the counts as before
___

編輯並執行程式碼