Hola Miguel,

Como otros ya han mencionado, scan() es una muy buena opcion, asi como la
funcion read.csv() con su argumento colClasses definido de manera adecuada.

Desafortunadamente, la memoria RAM y la arquitectura del sistema operativo
(32- vs. 64-bits) tambien juegan un papel importante. Por cierto, que OS
estas utilizando?  es de 32- o 64-bits?  cuanta memoria RAM tienes
disponible?  Si estas en 32 bits hay ciertos limites para la cantidad de
RAM que puedes usar (ver [1])

Hace algun tiempo tuve un problema similar (ver [2]).  La solucion en ese
entonces fue cambiarme a Linux para procesar el archivo y luego volver a XP
para continuar con los analisis.  Espero que las respuestas que alli
aparecen, en conjunto con la sugerencia de Carlos Ortega de utilizar LaF,
ayuden a solucionar tu problema.

Un saludo,
Jorge.-

[1]
http://cran.r-project.org/bin/windows/rw-FAQ.html#There-seems-to-be-a-limit-on-the-memory-it-uses_0021
[2] http://r.789695.n4.nabble.com/How-to-read-HUGE-data-sets-td850278.html



2012/1/28 Miguel Astor Varela <>

> Hola,
> Estoy intentando leer ficheros csv bastante grandes (más un 1 Giga). Hasta
> ahora con archivos más pequeños siempre he utilizado la función read.csv y
> me ha funcionado bastante bien, pero a partir de ese tamaño el R se me
> queda bloqueado. Además, el ordenador que tengo no es nada potente.
>
> He probado con la función scan pero tengo un problema. Los ficheros csv son
> campos numéricos con decimales salvo un campo que es una letra.
>
> Alguien me podría recomendar alguna otra función para leer esos ficheros?
> Muchas gracias
>
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