在R，我想读的约42900行的基本CSV文件（Unix的厕所-l确认）。 相关的代码是
vecs <- read.csv("feature_vectors.txt", header=FALSE, nrows=50000)
其中NROWS轻微高估，因为何乐而不为。 然而，
>> dim(vecs)
[1] 16853 5
这表明所得到的数据帧具有17000行的数量级上。 这是内存的问题？ 每行包括的〜30个字符的散列码，一个30〜文字串，和3点的整数，因此该文件的总大小仅约为4MB。
如果是相关的，我也应该注意到，很多行有缺失的领域。
谢谢你的帮助！
这类问题往往容易使用解决count.fields ，它告诉你多少列所得到的数据帧将不得不如果你叫read.csv 。
(n_fields <- count.fields("feature_vectors.txt"))
如果不是所有n_fields的值是相同的，你有问题。
if(any(diff(n_fields)))
{
warning("There's a problem with the file")
}
在这种情况下看的价值n_fields是对预期的不同：发生在这些行的问题。
至于贾斯汀提到，一个常见的问题是不匹配的引号。 打开您的CSV文件，并找出字符串如何引用那里。 然后调用read.csv ，指定quote参数。
我的猜测是，你已经嵌入无与伦比的" 。所以，你的一些行比他们应该是真正要长得多。我会做一些事情的类似apply(vecs, 2, function(x), max(nchar(as.character(x)))进行检查。
