在R中按csv中的值选择行，并将其保存在新的csv文件中

我需要从一个大的csv文件中选择一些值，并使用R将它们保存到一个新文件中。例如，原始表如下所示：

CODINV2   INCY  APPLID
701       BE    15831845
3103      DE    17301283 
701       BE    16428865
7802      NL    16285035
8501      IT    15725319
8502      IT    16428857

我只想选择INCY值为“BE”和“IT”的行。 新的csv文件应如下所示：

CODINV2   INCY  APPLID
701       BE    15831845
701       BE    16428865
8501      IT    15725319
8502      IT    16428857

---

我们可以在%

subset(df1, INCY %in% c('BE', 'IT'))
#    CODINV2 INCY   APPLID
#1     701   BE 15831845
#3     701   BE 16428865
#5    8501   IT 15725319
#6    8502   IT 16428857

---

或使用

数据。表格

library(data.table)
setDT(df1, key='INCY')[c('BE', 'IT')]

---

也许

dplyr

软件包会有所帮助？试试这个：

library("dplyr")

data %>%
    filter(INCY %in% c("BE", "IT")) -> new_data

---

只需保存新的数据。

这是一个非常基本的问题。我用相对较大的数据集测试了不同的方法

dplyr

是最快的<%+

子集中的code>%速度最慢

text1 <- "
CODINV2   INCY  APPLID
701       BE    15831845
3103      DE    17301283 
701       BE    16428865
7802      NL    16285035
8501      IT    15725319
8502      IT    16428857"

df <- read.table(text=text1, head=T, as.is=T)
df1 <- do.call(rbind, lapply(1:10000, function(x)df))

library(dplyr)
library(microbenchmark)
microbenchmark(
  akrun = subset(df1, INCY %in% c('BE', 'IT')),
  venyao = df1[df1$INCY=="BE"|df1$INCY=="IT", ],
  me = df1[df1$INCY %in% c("BE", "IT"), ],
  marta = df1 %>% filter(INCY %in% c("BE", "IT")),
  times = 10
)
# Unit: milliseconds
#    expr      min       lq     mean   median       uq      max neval cld
#   akrun 5.480150 5.609124 6.396097 5.741517 7.560138 7.757532    10   c
#  venyao 5.209888 5.308072 5.873945 5.401295 5.711413 7.893688    10  bc
#      me 4.769260 4.872918 5.331644 4.910891 5.179100 7.097614    10  b 
#   marta 2.422432 2.563379 2.643739 2.611616 2.766588 2.866825    10 a  

您可以使用
read.csv.sql
：

library(sqldf)
read.csv.sql("file.csv", sql = "select * from file where INCY IN ('BE', 'IT')")

虽然这不太可能比使用
readr
或
fread
加载整个表格更快，但在R中进行子集设置。
如何将结果保存到新文件中？@Marta感谢他的评论，并为您的
dplyr
方法加上一条评论。
library(sqldf)
read.csv.sql("file.csv", sql = "select * from file where INCY IN ('BE', 'IT')")