loadText
语法
loadText(filename, [delimiter], [schema], [skipRows=0], [arrayDelimiter], [containHeader],
[arrayMarker])
参数
filename 字符串,表示数据文件的路径。仅支持 CSV 格式的文件。若传入其他格式文件,则无法保证数据准确性。
delimiter 字符串标量,表示数据文件中各列的分隔符。分隔符可以是一个或多个字符,默认是逗号(",")。
schema 表对象,用于指定各字段的数据类型。它可以包含以下四列(其中,name 和 type 这两列是必需的)
列名 | 含义 |
---|---|
name | 字符串,表示列名 |
type | 字符串,表示各列的数据类型。暂不支持 BLOB, COMPLEX, POINT, DURATION 类型。 |
format | 字符串,表示数据文件中日期或时间列的格式 |
col | 整型,表示要加载的列的下标。该列的值必须是升序。 |
skipRows 0 到 1024 之间的整数,表示从文件头开始忽略的行数。它是一个可选参数。默认值为 0。
arrayDelimiter 数据文件中数组向量列的分隔符。默认是逗号。由于不支持自动识别数组向量,必须同步修改 schema 的 type 列修为数组向量类型。
containHeader 布尔值,表示数据文件是否包含标题行,默认为空。若不设置,则系统将会分析第一行数据并确定其是否为标题行。不同设置下,列名解析规则见详情描述。
arrayMarker 包含两个字符的字符串或或 CHAR 类型数据对,两个字符分别表示数组向量左右边界的标识符。默认标识符为双引号(")。
-
不能包含空格、Tab(
\t
) 和换行符(\t
和\n
)。 -
不能包含数字或字母。
-
如果其中一个为双引号("),另一个也必须为双引号。
-
如果标识符为
'
,"
或\
,需视情况添加转义符。例如arrayMarker="\"\""
。 -
如果 delimiter 是单个字符,则 arrayMarker 不能包含与其相同的字符。
-
如果 delimiter 是多个字符,则 arrayMarker 左边界不能与 delimiter 的首个字符相同。
详情
将数据文件加载到 DolphinDB 的内存表中。loadText
使用单个线程加载数据,如果需要使用多个线程并行加载数据,请使用 ploadText
函数。
-
解析列名:
-
不指定 containHeader 时,导入文本文件时将以字符串格式读取第一行数据,并根据该数据解析列名。但需要注意,系统内部对第一行数据设置了读取上限,即不能超过 256 KB。解析时,如果文件中第一行的内容不包含以数字开头的数据,那么加载文件时系统会将第一行作为列名。如果文件第一行记录中某列记录以数字开头,那么加载文件时系统可能会使用col0, col1, ...等作为列名。
-
指定 containHeader = true 时,则系统将第一行数据视为标题行,并解析出列名。
-
指定 containHeader = false 时,则系统将添加列名 col0, col1, ... 。
-
-
解析类型:
-
当 DolphinDB 加载数据文件时,会进行随机抽样,并基于样本决定每列的数据类型。这个方法不一定每次都能准确决定各列的数据类型。因此我们建议,在加载数据前,使用 extractTextSchema 函数查看 DolphinDB 识别每列的数据类型。
- 当加载的数据文件中包含了表达时间、日期的数据时,满足分隔符要求的这部分数据(日期数据分隔符包含"-"、"/"和".",时间数据分隔符为":")会解析为相应的类型。例如,"12:34:56"解析为SECOND类型;"23.04.10"解析为DATE类型。对于不包含分隔符的数据,形如"yyMMdd"的数据同时满足0<=yy<=99,0<=MM<=12,1<=dd<=31,会被优先解析成DATE;形如"yyyyMMdd"的数据同时满足1900<=yyyy<=2100,0<=MM<=12,1<=dd<=31会被优先解析成DATE。
-
如果 DolphinDB 识别的数据类型不符合预期,可以在 schema 的 type 列中指定数据类型。对于日期列或时间列,如果 DolphinDB 识别的数据类型不符合预期,不仅需要在 schema 的 type 列指定时间类型,还需要在 format 列中指定数据文件中日期或时间的格式(用字符串表示),如 "MM/dd/yyyy"。如何表示日期和时间格式请参考 ParsingandFormatofTemporalVariables。
-
如果只需加载数据文件中的部分列,需要在 schema 的 col 列中指定要加载的列的下标。
由于 DolphinDB 的字符串采用 UTF-8 编码,加载的文件必须是 UTF-8 编码。
由于 DolphinDB 中列名仅可使用中文或英文字母、数字或下划线 (_),且必须以中文或英文字母开头,若数据文件中的列名不符合要求,系统会依据以下规则自动调整列名:
-
若数据中列名存在中文或英文字母、数字或下划线之外的字符,将其转换为下划线。
-
若数据中列名第一个字符不是中文或英文字母,添加 "c" 作为该列名首字符。
以下是数据文件中不合规列名以及自动转换的列名的例子:
数据文件中列名 | 自动转换的列名 |
---|---|
1_test | c1_test |
test-a! | test_a_ |
[test] | c_test_ |
loadText
支持加载一条记录中包含多个换行符的数据文件。例子
首先,使用以下脚本生成模拟的数据文件:
n=10
sym=rand(`AAPL`ORCL`MS`SUN,n)
permno=take(10001,n)
date=rand(2019.06.01..2019.06.10,n)
open=rand(100.0,n)
high=rand(200.0,n)
close=rand(200.0,n)
pre_close=rand(200.0,n)
change=rand(100.0,n)
vol=rand(10000,n)
amount=rand(100000.0,n)
t=table(sym,permno,date,open,high,close,pre_close,change,vol,amount)
saveText(t,"/home/DolphinDB/Data/stock.csv");
例 1. 直接加载数据文件
tt=loadText("/home/DolphinDB/Data/stock.csv");
// output
tt;
sym | permno | date | open | high | close | pre_close | change | vol | amount |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MS | 10001 | 2019.06.06 | 90.346594 | 80.530542 | 96.474428 | 146.305659 | 0.720236 | 1045 | 90494.568297 |
AAPL | 10001 | 2019.06.07 | 91.165315 | 8.482074 | 85.514922 | 16.259077 | 76.797829 | 7646 | 91623.485996 |
AAPL | 10001 | 2019.06.03 | 45.361885 | 14.077451 | 149.848419 | 89.110375 | 45.499145 | 9555 | 98171.601654 |
MS | 10001 | 2019.06.04 | 8.98688 | 0.591778 | 155.54643 | 132.423187 | 69.95799 | 1202 | 3512.927634 |
MS | 10001 | 2019.06.07 | 62.866173 | 33.465237 | 174.20712 | 102.695818 | 74.580523 | 3524 | 61943.64517 |
MS | 10001 | 2019.06.09 | 32.819915 | 13.319577 | 136.729618 | 63.980405 | 60.66375 | 7078 | 85138.216568 |
MS | 10001 | 2019.06.07 | 90.210866 | 22.728777 | 150.212291 | 59.454705 | 73.916303 | 5306 | 19883.845607 |
AAPL | 10001 | 2019.06.06 | 83.752686 | 71.3501 | 98.211979 | 145.60098 | 94.428343 | 8852 | 9236.020781 |
ORCL | 10001 | 2019.06.01 | 81.64719 | 129.702202 | 182.784373 | 117.575967 | 74.84595 | 2942 | 43394.871242 |
AAPL | 10001 | 2019.06.02 | 10.068382 | 80.875383 | 181.674585 | 138.783821 | 25.298267 | 1088 | 82981.043775 |
schema(tt).colDefs;
name | typeString | typeInt | comment |
---|---|---|---|
sym | SYMBOL | 17 | |
permno | INT | 4 | |
date | DATE | 6 | |
open | DOUBLE | 16 | |
high | DOUBLE | 16 | |
close | DOUBLE | 16 | |
pre_close | DOUBLE | 16 | |
change | DOUBLE | 16 | |
vol | INT | 4 | |
amount | DOUBLE | 16 |
例 2. 指定某列的数据类型来加载数据文件
例如,我们想要把 permno 列的数据类型转换成 SYMBOL,可以用 extractTextSchema
函数获取输入文件的结构,在导入数据前修改该列的数据类型,并指定 loadText
函数的 schema 参数。
schema=extractTextSchema("/home/DolphinDB/Data/stock.csv");
update schema set type=`SYMBOL where name=`permno;
tt=loadText("/home/DolphinDB/Data/stock.csv",,schema);
schema(tt).colDefs;
name | typeString | typeInt | comment |
---|---|---|---|
sym | SYMBOL | 17 | |
permno | SYMBOL | 17 | |
date | DATE | 6 | |
open | DOUBLE | 16 | |
high | DOUBLE | 16 | |
close | DOUBLE | 16 | |
pre_close | DOUBLE | 16 | |
change | DOUBLE | 16 | |
vol | INT | 4 | |
amount | DOUBLE | 16 |
用户也可以指定所有数据类型:
schematable=table(`sym`permno`date`open`high`close`pre_close`change`vol`amount as name,`SYMBOL`SYMBOL`DATE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`INT`DOUBLE as type)
tt=loadText("/home/DolphinDB/Data/stock.csv",,schematable)
schema(tt).colDefs;
name | typeString | typeInt | comment |
---|---|---|---|
sym | SYMBOL | 17 | |
permno | SYMBOL | 17 | |
date | DATE | 6 | |
open | DOUBLE | 16 | |
high | DOUBLE | 16 | |
close | DOUBLE | 16 | |
pre_close | DOUBLE | 16 | |
change | DOUBLE | 16 | |
vol | INT | 4 | |
amount | DOUBLE | 16 |
例 3. 只加载部分列
例如,只需加载 sym, date, open, high, close, vol, amount 这 7
列。注意,加载数据时,不能改变各列的先后顺序。如果需要调整列的顺序,可以将数据文件加载后,再使用reorderColumns!
函数。
schema=extractTextSchema("/home/DolphinDB/Data/stock.csv");
schema=select * from schema where name in `sym`date`open`high`close`vol`amount
schema[`col]=[0,2,3,4,5,8,9]
tt=loadText("/home/DolphinDB/Data/stock.csv",,schema);
tt;
sym | date | open | high | close | vol | amount |
---|---|---|---|---|---|---|
SUN | 2019.06.10 | 18.675316 | 72.754005 | 136.463909 | 1376 | 31371.319038 |
AAPL | 2019.06.05 | 42.098717 | 196.873587 | 41.513899 | 3632 | 9950.864129 |
ORCL | 2019.06.05 | 62.223474 | 197.099027 | 123.785675 | 3069 | 38035.800937 |
SUN | 2019.06.03 | 0.18163 | 50.669866 | 4.652098 | 6213 | 1842.198893 |
SUN | 2019.06.06 | 32.54134 | 67.012502 | 130.312294 | 4891 | 55744.156823 |
SUN | 2019.06.07 | 56.899091 | 81.709825 | 61.786176 | 1133 | 69057.849515 |
AAPL | 2019.06.08 | 77.026838 | 38.504431 | 22.68496 | 3672 | 34420.187073 |
ORCL | 2019.06.07 | 62.752656 | 39.33621 | 48.483091 | 4382 | 41601.601639 |
AAPL | 2019.06.02 | 8.5487 | 17.623418 | 141.88325 | 8092 | 15449.159988 |
AAPL | 2019.06.02 | 26.178685 | 197.320455 | 110.52407 | 5541 | 14616.820449 |
例 4. 加载文件时,忽略数据文件的前 2 行。
示例文件的第一行为列名,因此忽略前 2 行后,总的数据条数为 9。
re=loadText(filename="/home/DolphinDB/Data/stock.csv",skipRows=2)
select count(*) from re;
count |
---|
9 |
例 5. 指定时间类型的格式来加载数据文件
生成本例所需的数据文件:
time=["20190623145457","20190623155423","20190623163025"]
sym=`AAPL`MS`IBM
qty=2200 5400 8670
price=54.78 59.64 65.23
t=table(time,sym,qty,price)
saveText(t,"/home/DolphinDB/Data/t2.csv");
加载数据前,使用 extractTextSchema 函数获取该数据文件的结构:
extractTextSchema("/home/DolphinDB/Data/t2.csv");
name | type |
---|---|
time | LONG |
sym | SYMBOL |
qty | INT |
price | DOUBLE |
由于 time 列的时间格式与 DolphinDB 中的时间格式不同,如果直接加载该文件,time 列的数据将会被识别为长整型。为了能够正确加载该文件 time 列的数据,需要指定 time 列的数据类型为 DATETIME,并且指定该列的格式为 "yyyyMMddHHmmss"。
schema=extractTextSchema("/home/DolphinDB/Data/t2.csv")
update schema set type = "DATETIME" where name = "time"
schema[`format]=["yyyyMMddHHmmss",,,];
loadText("/home/DolphinDB/Data/t2.csv",,schema);
time | sym | qty | price |
---|---|---|---|
2019.06.23T14:54:57 | AAPL | 2200 | 54.78 |
2019.06.23T15:54:23 | MS | 5400 | 59.64 |
2019.06.23T16:30:25 | IBM | 8670 | 65.23 |
例 6. 加载包含数组向量列的数据
使用以下脚本模拟生成一个 csv 文本文件:
bid = array(DOUBLE[], 0, 20).append!([1.4799 1.479 1.4787, 1.4796 1.479 1.4784, 1.4791 1.479 1.4784])
ask = array(DOUBLE[], 0, 20).append!([1.4821 1.4825 1.4828, 1.4818 1.482 1.4821, 1.4814 1.4818 1.482])
TradeDate = 2022.01.01 + 1..3
SecurityID = rand(`APPL`AMZN`IBM, 3)
t = table(SecurityID as `sid, TradeDate as `date, bid as `bid, ask as `ask)
t;
saveText(t,filename="/home/DolphinDB/Data/t.csv",delimiter=',',append=true)
[ ]
替换为了 "
"
,文件内容如下:sid,date,bid,ask
APPL,2022.01.02,"1.4799,1.479,1.4787","1.4821,1.4825,1.4828"
IBM,2022.01.03,"1.4796,1.479,1.4784","1.4818,1.482,1.4821"
APPL,2022.01.04,"1.4791,1.479,1.4784","1.4814,1.4818,1.482"
然后调用 loadText 导入该文件:
path = "/home/DolphinDB/Data/t.csv"
schema=extractTextSchema(path);
update schema set type = "DOUBLE[]" where name="bid" or name ="ask"
t = loadText(path, schema=schema, arrayDelimiter=",")
t;
sid | date | bid | ask |
---|---|---|---|
AMZN | 2022.01.02 | [1.4799,1.479,1.4787] | [1.4821,1.4825,1.4828] |
AMZN | 2022.01.03 | [1.4796,1.479,1.4784] | [1.4818,1.482,1.4821] |
IBM | 2022.01.04 | [1.4791,1.479,1.4784] | [1.4814,1.4818,1.482] |
通过 saveText 导出 csv 文件时,数组向量的边界标识默认为双引号(”),本例中 t.csv 的内容如下
当数组向量的边界标识不为双引号时,可以通过设置参数 arrayMarker 导入,例如当 t.csv 的内容如下时
sid,date,bid,ask
APPL,2022.01.02,[1.4799,1.479,1.4787],[1.4821,1.4825,1.4828]
IBM,2022.01.03,[1.4796,1.479,1.4784],[1.4818,1.482,1.4821]
APPL,2022.01.04,[1.4791,1.479,1.4784],[1.4814,1.4818,1.482]
通过以下脚本导入
path = "/home/DolphinDB/Data/t.csv"
schema=extractTextSchema(path);
update schema set type = "DOUBLE[]" where name="bid" or name ="ask"
t = loadText(path, schema=schema, arrayDelimiter=",",arrayMarker="[]")
t;