如何有效地合并两个数据集？

我正在尝试通过一个通用 ID 合并两个相当大的数据集（但不是大得离谱（360,000 X 4, 57,000 X 4））。我尝试过常规的merge(), merge.data.table(), and sqldf()。每次我总是内存不足（cannot allocate vector of size...）。有什么办法解决这个问题吗？或者 R 是一个糟糕的数据合并工具吗？head()下面给出（我正在尝试合并 STUDENT.NAME）：

  ID10    STUDENT.NAME   FATHER.NAME MOTHER.NAME
1    1     DEEKSHITH J       JAYANNA      SWARNA
2    4    MANIKANTHA D       DEVARAJ     MANJULA
3    5        NAGESH T   THIMMAIAH N    SHIVAMMA
4    6    NIZAMUDDIN R NOOR MOHAMMED        BIBI
5    7 PRABHU YELLAPPA      YELLAPPA    MALLAMMA
6    8    SADDAM PASHA   NISAR AHMED     ZAREENA

从您的问题的性质来看，您肯定正在进行多对多合并，其中每个学生在每个数据帧中出现多次。您可能想检查多少次。如果每个学生在每个数据框中出现两次，则意味着一名学生将生成 4 行。如果某个学生出现 10 次，则合并将添加 100 行。首先检查您将获得多少行。这是我使用的函数：

count.rows <- function(x,y,v,all=FALSE){
    tx <- table(x[[v]])
    ty <- table(y[[v]])
    val <- val <- names(tx)[match(names(tx),names(ty),0L) > 0L]
    cts <- rbind(tx[match(val,names(tx))],ty[match(val,names(ty))])
    colnames(cts) <- val
    sum(apply(cts,2,prod,na.rm=all),na.rm=TRUE)
}
count.rows(DF1,DF2,"STUDENT.NAME")

如果您按照您要求的去做（阅读 R 文档），您会发现复杂性取决于答案的长度。这不是由于合并算法本身，而是所有结果绑定在一起。如果您确实想要一个内存消耗较少的解决方案，那么您特别需要摆脱该绑定。以下算法可以为您做到这一点。我把它写出来，方便大家找到逻辑，也可以优化。请注意，它不会给出相同的结果，它会复制all两个数据帧的列。所以你可能想稍微调整一下。

mymerge <- function(x,y,v,count.only=FALSE){
    ix <- match(v,names(x))
    iy <- match(v,names(y))

    xx <- x[,ix]
    yy <- y[,iy]
    ox <- order(xx)
    oy <- order(yy)
    xx <- xx[ox]
    yy <- yy[oy]

    nx <- length(xx)
    ny <- length(yy)

    val <- unique(xx)
    val <- val[match(val,yy,0L) > 0L]
    cts <- cbind(table(xx)[val],table(yy)[val])
    dimr <- sum(apply(cts,1,prod),na.rm=TRUE)

    idx <- vector("numeric",dimr)
    idy <- vector("numeric",dimr)
    ndx <- embed(c(which(!duplicated(xx)),nx+1),2)[unique(xx) %in% val,]
    ndy <- embed(c(which(!duplicated(yy)),ny+1),2)[unique(yy) %in% val,]

    count = 1
    for(i in 1:nrow(ndx)){
        nx <- abs(diff(ndx[i,]))
        ny <- abs(diff(ndy[i,]))
        ll <- nx*ny

        idx[count:(count+ll-1)] <-
          rep(ndx[i,2]:(ndx[i,1]-1),ny)

        idy[count:(count+ll-1)] <-
          rep(ndy[i,2]:(ndy[i,1]-1),each=nx)
        count <- count+ll
    }
    x <- x[ox[idx],]
    names(y) <- paste("y.",names(y),sep="")
    x[names(y)] <- y[oy[idy],]
    rownames(x) <- 1:nrow(x)
    x
}

一些测试代码，以便您可以看到它的工作原理：

DF1 <- data.frame(
    ID = 1:10,
    STUDENT.NAME=letters[1:10],
    SCORE = 1:10
)
id <- c(3,11,4,6,6,12,1,4,7,10,5,3)
DF2 <- data.frame(
    ID = id,
    STUDENT.NAME=letters[id],
    SCORE = 1:12
)

mymerge(DF1,DF2,"STUDENT.NAME")

对两个 50 万行和 4 列的数据帧执行相同的操作，每个学生姓名最多 10 个匹配项，它返回一个具有 580 万行和 8 列的数据帧，并在内存中给出以下图片：

黄色框是 merge 调用，绿色框是 mymerge 调用。内存范围从 2.3Gb 到 3.74Gb，因此合并调用使用 1.45Gb，mymerge 略多于 0.8Gb。仍然没有“内存不足”错误...测试代码如下：

Names <- sapply(
      replicate(120000,sample(letters,4,TRUE),simplify=FALSE),
      paste,collapse="")

DF1 <- data.frame(
    ID10 = 1:500000,
    STUDENT.NAME = sample(Names[1:50000],500000,TRUE),
    FATHER.NAME = sample(letters,500000,TRUE),
    SCORE1 = rnorm(500000),
    stringsAsFactors=FALSE
)

id <- sample(500000,replace=TRUE)
DF2 <- data.frame(
    ID20 = DF1$ID10,
    STUDENT.NAME = DF1$STUDENT.NAME[id],
    SCORE = rnorm(500000),
    SCORE2= rnorm(500000),
    stringsAsFactors=FALSE
)
id2 <- sample(500000,20000)
DF2$STUDENT.NAME[id2] <- sample(Names[100001:120000],20000,TRUE)

gc()
system.time(X <- merge(DF1,DF2,"STUDENT.NAME"))
Sys.sleep(1)
gc()
Sys.sleep(1)
rm(X)
gc()
Sys.sleep(3)
system.time(X <- mymerge(DF1,DF2,"STUDENT.NAME"))
Sys.sleep(1)
gc()
rm(X)
gc()