R:Оптимизация/Импорт данных — различия между версиями
м (→Функция read.table()) |
м (→Функция read.table()) |
||
| Строка 75: | Строка 75: | ||
Unit: seconds | Unit: seconds | ||
expr min lq median uq max neval | expr min lq median uq max neval | ||
| − | defaults 6. | + | defaults 6.204 6.673 7.024 7.253 10.996 100 |
| − | ompimize 2. | + | ompimize 2.833 2.858 2.921 3.161 3.202 100</nowiki>}} |
Значения для аргумента <code>colClasses</code> мы получили ранее с помощью команды <code>sapply(DF, class)</code>. | Значения для аргумента <code>colClasses</code> мы получили ранее с помощью команды <code>sapply(DF, class)</code>. | ||
Версия 13:29, 6 апреля 2014
При обработке данных большого объёма имеет смысл импортировать только ту часть данных, которая непосредственно участвует в обработке. Это целесообразно как с точки зрения расхода оперативной памяти, так и скорости выполнения операций поиска, сортировки и фильтрации данных.
Содержание
Импорт CSV
Функция read.table()
Для импорта файлов CSV в R предусмотрена функция read.table() и функци-обёртка (wrapper) read.csv(). С точки зрения скорости работы, параметры функции read.table(), заданные по умолчанию, не являются оптимальными. Приведём несколько рекомендаций по использованию функции read.table():
- указать тип переменных, содержащихся в таблице с помощью аргумента
colClasses; - указать количество импортируемых строк с помощью аргумента
nrows; - отключить поиск комментариев с помощью аргумента
comment.char = "".
Создадим таблицу данных содержащую [math]10^{6}[/math] строк и 6 столбцов:
<syntaxhighlight lang="r">> N <- 10^6L # задаём количество наблюдений > DF <- data.frame(a = sample(1:10^3L, N, replace = TRUE), + b = sample(1:10^3L, N, replace = TRUE), + c = sample(LETTERS[1:10], N, replace = TRUE), + e = rnorm(N), + d = rnorm(N, 100, 15), + f = runif(N, 0, 10^3L)) </syntaxhighlight>
Рассмотрим таблицу более подробно. Начало таблицы:
<syntaxhighlight lang="r">> head(DF) a b c e d f 1 288 604 B 1.4534 107.38 545.7 2 789 242 C -1.4479 82.32 949.2 3 409 65 J 0.4182 113.11 489.9 4 884 700 J -0.9194 98.54 824.6 5 941 594 D 0.7360 122.02 483.5 6 46 843 I -0.8354 84.24 322.7</syntaxhighlight>
Структура данных:
<syntaxhighlight lang="r">> str(DF) 'data.frame': 1000000 obs. of 6 variables: $ a: int 288 789 409 884 941 46 529 893 552 457 ... $ b: int 604 242 65 700 594 843 746 303 416 862 ... $ c: Factor w/ 10 levels "A","B","C","D",..: 2 3 10 10 4 9 10 10 7 4 ... $ e: num 1.453 -1.448 0.418 -0.919 0.736 ... $ d: num 107.4 82.3 113.1 98.5 122 ... $ f: num 546 949 490 825 484 ...</syntaxhighlight>
Типы переменных:
<syntaxhighlight lang="r">> sapply(DF, class) a b c e d f "integer" "integer" "factor" "numeric" "numeric" "numeric"</syntaxhighlight>
Размер объекта в оперативной памяти:
<syntaxhighlight lang="r">> print(object.size(DF), units = "auto") 34.3 Mb</syntaxhighlight>
Сохраним таблицу в csv-файл следующими командами:
<syntaxhighlight lang="r">> tmp.csv <- tempfile(fileext=".csv") # генерируем имя и путь для временного файла > write.table(DF, tmp.csv, sep = ";", row.names = FALSE)</syntaxhighlight>
Размер полученного файла составил:
<syntaxhighlight lang="r">> file.info(tmp.csv)$size # размер файла в байтах [1] 61724411 > file.info(tmp.csv)$size / 1024^2 # размер файла в мегабайтах [1] 58.86</syntaxhighlight>
Теперь мы можем сравнить производительность функции read.table() с параметрами по умолчанию и парамтерами, рекомендованными для увеличения производительности данной функции. Для этого нам понадобится пакет microbenchmark.
<syntaxhighlight lang="r">> microbenchmark(defaults = read.table(tmp.csv, sep = ";", header = TRUE), + ompimize = read.table(tmp.csv, sep = ";", header = TRUE, + colClasses = c("integer", "integer", "factor", "numeric", "numeric", "numeric"), + nrows = N, comment.char = "")) Unit: seconds expr min lq median uq max neval defaults 6.204 6.673 7.024 7.253 10.996 100 ompimize 2.833 2.858 2.921 3.161 3.202 100</syntaxhighlight>
Значения для аргумента colClasses мы получили ранее с помощью команды sapply(DF, class).
По результатам сравнения, можем заключить, что указание специфических аргументов функции read.table() позволяет существенно ускорить процесс импорта данных в формате CSV.
Функция scan()
Функция fread()
Пакет data.table, помимо прочего, включает в себя функцию для чтения csv-файлов - fread(). Стоит отметить, что полученная в результате импорта переменная будет иметь класс data.table, что предполагает определённую специфику работы с ней[1].
Сравним результаты работы функций read.table() и fread():
<syntaxhighlight lang="r">> library(data.table) > microbenchmark(defaults = read.table(tmp.csv, sep = ";", header = TRUE), + ompimize = read.table(tmp.csv, sep = ";", header = TRUE, + colClasses = c("integer", "integer", "factor", "numeric", "numeric", "numeric"), + nrows = N, comment.char = "", quote=""), + data.table = fread(tmp.csv)) Unit: milliseconds expr min lq median uq max neval defaults 5344.4 8063.6 8513.6 8853.0 13602.0 100 ompimize 2839.3 2856.9 2896.7 3203.7 3573.5 100 data.table 526.6 528.2 535.9 578.2 932.3 100</syntaxhighlight>
Таким образом, функция fread() является более быстрым и более удобным (за счёт автоматического определения входных параметров) инструментом по сравнению со штатной функцией read.table() (даже при использовании оптимальных параметров).
Примечания
- ↑ Синтаксис работы с классом
data.tableотличен от синтаксиса работы с матрицами и таблицами данных в R.
