R语言处理大规模数据速度不算快，通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度。
案例，分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行、230列的表格数据。
# 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<-timeend-timestart print(runningtime) # 返回 runningtime 结果： Time difference of 4.451127 secs timestart<-Sys.time() data1<-fread("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<-timeend-timestart print(runningtime)# 返回 runningtime 结果： Time difference of 0.9460249 secs 参考资料：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22317779?refer=rdatamining