以节省内存的方式增长 data.frame

根据逐行创建 R 数据框，附加到 a 并不理想data.frame using rbind，因为它每次都会创建整个 data.frame 的副本。我如何积累数据R导致data.frame而不受到这种处罚？中间格式不需要是data.frame.

第一种方法

我尝试访问预分配的 data.frame 的每个元素：

res <- data.frame(x=rep(NA,1000), y=rep(NA,1000))
tracemem(res)
for(i in 1:1000) {
  res[i,"x"] <- runif(1)
  res[i,"y"] <- rnorm(1)
}

但是tracemem变得疯狂（例如data.frame每次都被复制到新的地址）。

替代方法（也不起作用）

一种方法（不确定它是否更快，因为我还没有进行基准测试）是创建一个 data.frames 列表，然后stack他们在一起：

makeRow <- function() data.frame(x=runif(1),y=rnorm(1))
res <- replicate(1000, makeRow(), simplify=FALSE ) # returns a list of data.frames
library(taRifx)
res.df <- stack(res)

不幸的是，在创建列表时，我认为您将很难预先分配。例如：

> tracemem(res)
[1] "<0x79b98b0>"
> res[[2]] <- data.frame()
tracemem[0x79b98b0 -> 0x71da500]: 

换句话说，替换列表的元素会导致列表被复制。我假设整个列表，但也可能只是列表中的那个元素。我不太熟悉 R 内存管理的细节。

可能是最好的方法

与当今许多速度或内存有限的进程一样，最好的方法很可能是使用data.table代替data.frame。自从data.table有:=通过引用运算符赋值，可以更新而无需重新复制：

library(data.table)
dt <- data.table(x=rep(0,1000), y=rep(0,1000))
tracemem(dt)
for(i in 1:1000) {
  dt[i,x := runif(1)]
  dt[i,y := rnorm(1)]
}
# note no message from tracemem

但正如@MatthewDowle 指出的那样，set()是在循环内执行此操作的适当方法。这样做会使速度更快：

library(data.table)
n <- 10^6
dt <- data.table(x=rep(0,n), y=rep(0,n))

dt.colon <- function(dt) {
  for(i in 1:n) {
    dt[i,x := runif(1)]
    dt[i,y := rnorm(1)]
  }
}

dt.set <- function(dt) {
  for(i in 1:n) {
    set(dt,i,1L, runif(1) )
    set(dt,i,2L, rnorm(1) )
  }
}

library(microbenchmark)
m <- microbenchmark(dt.colon(dt), dt.set(dt),times=2)

（结果如下所示）

标杆管理

循环运行 10,000 次后，数据表几乎快了整整一个数量级：

Unit: seconds
          expr        min         lq     median         uq        max
1    test.df()  523.49057  523.49057  524.52408  525.55759  525.55759
2    test.dt()   62.06398   62.06398   62.98622   63.90845   63.90845
3 test.stack() 1196.30135 1196.30135 1258.79879 1321.29622 1321.29622

以及比较:= with set():

> m
Unit: milliseconds
          expr       min        lq    median       uq      max
1 dt.colon(dt) 654.54996 654.54996 656.43429 658.3186 658.3186
2   dt.set(dt)  13.29612  13.29612  15.02891  16.7617  16.7617

注意n这里是 10^6，而不是上面绘制的基准中的 10^5。因此，工作量增加了一个数量级，并且结果以毫秒而不是秒来衡量。确实令人印象深刻。