如何加速rbind？

我应该从 MS-SQL 服务器下载一个表。

行数大于600万。服务器无法一次返回全部数据。

因此，我编写了一次下载 10,000 行的代码。并且，它在循环中绑定行。

假使，假设getData()函数一次返回一个包含 10000 行的数据框。 （伪代码）

for(i in 1:600)
{
    tempValue <- getData()
    wannagetValue <- rbind(wannagetValue,tempValue)
    print(i)
}

问题是随着时间的推移它会变慢。

我认为像这样使用 rbind 不是一个好主意。

任何建议都会非常有帮助。先感谢您。

以下是我确信可以更好的一些选择：

library(data.table)
library(microbenchmark)

#function to generate your data
getData <- function(){
  data.frame(x=rnorm(10000),y=rnorm(10000),z=rnorm(10000))
}

#using data table's rbindlist each iteration
fDT1 <- function(n){
  dat <- getData()
  for(i in 1:n){
    dat <- rbindlist(list(dat,getData()))
  }
  return(data.frame(dat))
}

#using data table's rbindlist all at once
fDT2 <- function(n){
  return(data.frame(rbindlist(lapply(1:n,function(x) getData()))))
}

#pre-allocating a data frame
fPre <- function(n){
  dat <- data.frame(x=rep(0,n*10000),y=rep(0,n*10000),z=rep(0,n*10000))
  j <- 1
  for(i in 1:n){
    dat[j:(j+10000-1),] <- getData()
    j <- j + 10000
  }
  return(dat)
}

#standard do.call rbind
f2 <- function(n){
  return(do.call(rbind,lapply(1:n,function(x) getData())))
}

#current approach
f <- function(n){
  dat <- getData()
  for(i in 1:n){
    dat <- rbind(dat,getData())
  }
  return(dat)
}

正如你所看到的使用data.table's rbindlist()比基础 R 有了很大的改进rbind()一次追加所有行而不是交互有一个很大的好处，但是如果存在内存问题，这可能是不可能的。您可能还注意到，随着数据大小的增加，速度的提高远不是线性的。

 > microbenchmark(fDT2(5),fDT1(5),fPre(5),f2(5),f(5),
+                fDT2(25),fDT1(25),fPre(25),f2(25),f(25),
+                fDT2(75),fDT1(75),fPre(75),f2(75),f(75),
+                times=10)
Unit: milliseconds
     expr        min         lq     median         uq         max neval
  fDT2(5)   18.31207   18.63969   24.09943   25.45590    72.01725    10
  fDT1(5)   27.65459   29.25147   36.34158   77.79446    88.82556    10
  fPre(5)   34.96257   39.39723   41.24445   43.30319    68.75897    10
    f2(5)   30.85883   33.00292   36.29100   43.53619    93.15869    10
     f(5)   87.40869   97.97500  134.50600  138.65354   147.67676    10
 fDT2(25)   89.42274   99.39819  103.90944  146.44160   156.01653    10
 fDT1(25)  224.65745  229.78129  261.52388  280.85499   300.93488    10
 fPre(25)  371.12569  412.79876  431.80571  485.37727  1046.96923    10
   f2(25)  221.03669  252.08998  265.17357  271.82414   281.47096    10
    f(25) 1446.32145 1481.01998 1491.59203 1634.99936  1849.00590    10
 fDT2(75)  326.66743  334.15669  367.83848  467.85480   520.27142    10
 fDT1(75) 1749.83842 1882.27091 2066.95241 2278.55589  2419.07205    10
 fPre(75) 3701.16220 3968.64643 4162.70585 4234.39716  4356.09462    10
   f2(75) 1174.47546 1183.98860 1314.64585 1421.09483  1537.42903    10
    f(75) 9139.36935 9349.24412 9510.90888 9977.24621 10861.51206    10