Lazy loaded image高效读取表格与大文件：fread与自定义read_table_flex

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生信和数据分析中，经常需要高效读取各种格式（csv/tsv/txt/gz等）的超大表格。这里总结两种方法：主流的data.table::fread，以及自定义的read_table_flex()，后者兼容更多场景、自动分隔符、友好CLI反馈。

1. 用data.table::fread高效读取大文件

  • 支持csv/tsv/txt/gz等常见表格
  • 手动设定sep适应不同分隔符
  • 适合大文件/批量读取/高并发分析

2. 自定义evanverse::read_table_flex自动适配

安装与载入

函数介绍

read_table_flex() 是我自己封装的高适配度表格读取函数，支持自动识别分隔符，可直接读.csv/.tsv/.txt/.gz等压缩或普通文件，并集成CLI友好提示。

主要参数

  • file_path: 文件路径，支持压缩格式
  • sep: 可手动指定分隔符，否则自动根据扩展名判断
  • encoding: 文件编码，默认为"UTF-8"
  • header: 是否有表头
  • verbose: 是否显示详细CLI提示

典型用法

  • 优势：无需手动指定分隔符，文件名一改直接兼容。压缩/多格式支持更好，CLI提示友好，批量分析和脚本流程都很稳健。

3. 典型应用场景

  • 生信/转录组/GWAS等大文件批量读取
  • 多格式/多来源表格（csv/tsv/txt/gz）自动导入分析
  • 自动化数据管道/流程/定制化脚本

4. 易错与补充

  • fread默认data.table对象，如需和dplyr/传统代码兼容可设data.table=FALSE
  • read_table_flex适配常见扩展名（.csv/.tsv/.txt/.gz），其它新格式可扩展自定义
  • 批量导入建议搭配list.files等批处理函数
本页长期补充fread与自定义批量读取脚本的经验和踩坑点。
 
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