R 是否可以在不打开CSV文件的情况下获取CSV文件中的行数？

我有一个大小为1 GB的CSV文件，由于我的笔记本电脑是基本配置，我无法在Excel或R中打开该文件。但出于好奇，我想获取文件中的行数。如果我能做到，我该怎么做？

对于Linux/Unix：

wc -l filename

对于Windows：

find /c /v "A String that is extremely unlikely to occur" filename

对于Linux/Unix：

wc -l filename

对于Windows：

find /c /v "A String that is extremely unlikely to occur" filename

---

选项1:

通过文件连接，

count.fields（）

根据一些

sep

值（我们这里不关心）计算文件每行的字段数。因此，如果我们计算结果的长度，理论上我们应该得到文件中的行数

length(count.fields(filename))

如果有标题行，可以使用

skip=1

length(count.fields(filename, skip = 1))

您还可以根据自己的具体需要调整其他参数，例如跳过空行

args(count.fields)
# function (file, sep = "", quote = "\"'", skip = 0, blank.lines.skip = TRUE, 
#     comment.char = "#") 
# NULL

有关更多信息，请参阅

帮助（count.fields）

就速度而言还不错。我在一个包含99846行的棒球文件上测试了它

nrow(data.table::fread("Batting.csv"))
# [1] 99846

system.time({ l <- length(count.fields("Batting.csv", skip = 1)) })
#   user  system elapsed 
#  0.528   0.000   0.503 

l
# [1] 99846
file.info("Batting.csv")$size
# [1] 6153740

---

选项1:

通过文件连接，

count.fields（）

根据一些

sep

值（我们这里不关心）计算文件每行的字段数。因此，如果我们计算结果的长度，理论上我们应该得到文件中的行数

length(count.fields(filename))

如果有标题行，可以使用

skip=1

length(count.fields(filename, skip = 1))

您还可以根据自己的具体需要调整其他参数，例如跳过空行

args(count.fields)
# function (file, sep = "", quote = "\"'", skip = 0, blank.lines.skip = TRUE, 
#     comment.char = "#") 
# NULL

有关更多信息，请参阅

帮助（count.fields）

就速度而言还不错。我在一个包含99846行的棒球文件上测试了它

nrow(data.table::fread("Batting.csv"))
# [1] 99846

system.time({ l <- length(count.fields("Batting.csv", skip = 1)) })
#   user  system elapsed 
#  0.528   0.000   0.503 

l
# [1] 99846
file.info("Batting.csv")$size
# [1] 6153740

---

下面是我用过的东西：

testcon <- file("xyzfile.csv",open="r")
readsizeof <- 20000
nooflines <- 0
( while((linesread <- length(readLines(testcon,readsizeof))) > 0 ) 
nooflines <- nooflines+linesread )
close(testcon)
nooflines

---

testcon以下是我使用的一些东西：

testcon <- file("xyzfile.csv",open="r")
readsizeof <- 20000
nooflines <- 0
( while((linesread <- length(readLines(testcon,readsizeof))) > 0 ) 
nooflines <- nooflines+linesread )
close(testcon)
nooflines

testcon根据前1000行的大小估计行数

size1000  <- sum(nchar(readLines(con = "dgrp2.tgeno", n = 1000)))

sizetotal <- file.size("dgrp2.tgeno")
1000 *  sizetotal / size1000

size1000根据前1000行的大小估计行数

size1000  <- sum(nchar(readLines(con = "dgrp2.tgeno", n = 1000)))

sizetotal <- file.size("dgrp2.tgeno")
1000 *  sizetotal / size1000

size1000可能只是从命令行提示符下执行
wc-l yourfile.csv
之类的操作？如果文件大小为1 GB，您应该能够导入它。当然，您不应该对
read.table
和朋友这样做。使用package data.table中的
fread
。那么您是说
nrow（read.csv（“file.csv”，header=T/F））
R？是的，
fread
当然可以prefered@Alex不要对1GB文件使用
read.csv
。速度很慢。如果所有方法都崩溃，您可以使用csv拆分器将大文件拆分为块。。不是很优雅，但可能可以通过命令行提示符下的
wc-lyourfile.csv
或其他方式工作？如果文件大小为1GB，您应该可以导入它。当然，您不应该对
read.table
和朋友这样做。使用package data.table中的
fread
。那么您是说
nrow（read.csv（“file.csv”，header=T/F））
R？是的，
fread
当然可以prefered@Alex不要对1GB文件使用
read.csv
。速度很慢。如果所有方法都崩溃，您可以使用csv拆分器将大文件拆分为块。。虽然不优雅，但可能有效，选择2更好。data.table获胜。#选项2更好。关于“Windows”解决方案，请注意：（1）这是从
cmd.exe
运行的；（2） 
filename
包含文件的完整路径（&将斜杠转过来）；（3） 如果有一个标题，则该“行”被计数，即，一个标题+10行的文件将返回
11
。（所有这些都不会影响答案的质量。）关于“Windows”解决方案，请注意：（1）这是从
cmd.exe
运行的；（2） 
filename
包含文件的完整路径（&将斜杠转过来）；（3） 如果有一个标题，则该“行”被计数，即，一个标题+10行的文件将返回
11
。（所有这些都不会影响答案的质量。）