比方说，我有一个包含数十或数百列的CSV，我只想提取2或3列。我了解here所述的colClasses解决方案，但是代码变得非常难以阅读。
我想要pandas' read_csv中的usecols之类的东西。
加载所有内容并仅在事后选择不是一个解决方案（该文件太大，无法容纳在内存中。）
答案 0 :(得分：5)
一种方法是使用软件包gamma。如果您知道SQL，则可以读入大文件，仅过滤所需的部分。
我将使用内置数据集tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES使该示例可重现，然后将其首先保存到磁盘。
tf.GraphKeys.UPDATE_OPS现在是问题了。
参数sqldf类似于iris指令中的内容。
请注意write.csv(iris, "iris.csv", row.names = FALSE)
周围的反引号。这是由于列名中的点字符。
row.names最后清理。
write.csv答案 1 :(得分：4)
我将使用包data.table，然后使用fread()指定要通过参数select或drop保留/删除的列。来自?fread
选择要保留的列名称或数字的向量，其余部分删除。
drop要删除的列名或数字的向量，其余部分保留。
最好！