效率读数>；500 MB xlsx到R和Python

在

R

和

Python

中，一切都很好。但是，我无法将超过500 MB的

xlsx

三页读入

R

和

Python

。想知道将较大的

xlsx

读入

R

和

Python

的有效方法是什么。谢谢

我不确定这是否能解决您的问题，但您可以尝试openpyxl优化模式。

---

.

试试这些软件包

xlsx

和

openxlsx

这应该是读取数据的最快方式

xlsx::read.xlsx2("myfile.xlsx", sheetName = "Sheet1") 

避免内存问题的最好方法就是不要使用这种数据格式。R中最有效的数据格式是压缩格式，如

.Rdata

和

.RDS

saveRDS(file, "myfile.RDS")

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在大小和速度上会有巨大的差异：-）

它会抛出错误：

在.jcall（“RJavaTools”、“Ljava/lang/Object；”、“invokeMethod”、cl、：java.lang.OutOfMemoryError:java堆空间中出错。

有什么想法吗？

选项（java.parameters=“-Xmx8000m”）将此设置为代码中的全局选项。如果仍然不工作，请尝试<代码> OpenXLSX < /代码>，因为它是用C++编写的。