大数据框上的高效组合与运算
Efficient Combination and Operating on Large Data Frames
我在 R 中有 2 个相对较大的数据框。我正在尝试尽可能高效地合并/查找所有组合。结果 df 非常大(长度为 dim(myDF1)[1]*dim(myDF2)[1]
),因此我尝试使用 ff
实现解决方案。我也愿意使用其他解决方案,例如 bigmemory
包来解决这些内存问题。我几乎没有使用过这些软件包中的任何一个。
工作示例 - 假设我正在使用一些看起来类似于 USArrests 的数据框:
library('ff')
library('ffbase')
myNames <- USArrests
myNames$States <- rownames(myNames)
rownames(myNames) <- NULL
现在,我将制作 2 个数据框,它们代表来自 myNames 的一些特定 组 观察结果。稍后我将尝试通过行名来引用它们。
myDF1 <- as.ffdf(as.data.frame(matrix(as.integer(rownames(myNames))[floor(runif(3*1e5, 1, 50))], ncol = 3)))
myDF2 <- as.ffdf(as.data.frame(matrix(as.integer(rownames(myNames))[floor(runif(2*1e5, 1, 50))], ncol = 2)))
# unique combos:
myDF1 <- unique(myDF1)
myDF2 <- unique(myDF2)
例如,我在 myDF1 中的第一组状态是 myNames[unlist(myDF1[1, ]), ]
。然后我将使用 ikey
找到 myDF1 和 myDF2 的所有组合:
# create keys:
myDF1$key <- ikey(myDF1)
myDF2$key <- ikey(myDF2)
startTime <- Sys.time()
# Create some huge vectors:
myVector1 <- ffrep.int(myDF1$key, dim(myDF2)[1])
myVector2 <- ffrep.int(myDF2$key, dim(myDF1)[1])
# This takes about 25 seconds on my machine:
print(Sys.time() - startTime)
# Sort one DF (to later combine with the other):
myVector2 <- ffsorted(myVector2)
# Sorting takes an additional 2.5 minutes:
print(Sys.time() - startTime)
1) 有没有更快的排序方法?
# finally, find all combinations:
myDF <- as.ffdf(myVector1, myVector2)
# Very fast:
print(Sys.time() - startTime)
2) 是否有这种组合的替代方案(不使用 RAM)?
最后,我希望能够按行/列引用任何原始数据。具体来说,我想获得不同类型的 rowSums。例如:
# Here are the row numbers (from myNames) for the top 6 sets of States:
this <- cbind(myDF1[myDF[1:6,1], -4], myDF2[myDF[1:6,2], -3])
this
# Then, the original data for the first set of States is:
myNames[unlist(this[1,]),]
# Suppose I want to get the sum of the Urban Population for every row, such as the first:
sum(myNames[unlist(this[1,]),]$UrbanPop)
3) 最后,我想要一个具有上述 rowSum 的向量,这样我就可以在 myDF
上执行某种类型的子集。关于如何最有效地完成此任务的任何建议?
谢谢!
我不太清楚你打算用 rowSum 和你的 3) 元素做什么,但如果你想要一个高效且 RAM 友好的 2 ff 向量组合,要获得所有组合,你可以使用 expand.ffgrid 来自 ffbase。
以下将在几秒钟内生成尺寸为 160Mio 行 x 2 列的 ffdf。
require(ffbase)
x <- expand.ffgrid(myDF1$key, myDF2$key)
我在 R 中有 2 个相对较大的数据框。我正在尝试尽可能高效地合并/查找所有组合。结果 df 非常大(长度为 dim(myDF1)[1]*dim(myDF2)[1]
),因此我尝试使用 ff
实现解决方案。我也愿意使用其他解决方案,例如 bigmemory
包来解决这些内存问题。我几乎没有使用过这些软件包中的任何一个。
工作示例 - 假设我正在使用一些看起来类似于 USArrests 的数据框:
library('ff')
library('ffbase')
myNames <- USArrests
myNames$States <- rownames(myNames)
rownames(myNames) <- NULL
现在,我将制作 2 个数据框,它们代表来自 myNames 的一些特定 组 观察结果。稍后我将尝试通过行名来引用它们。
myDF1 <- as.ffdf(as.data.frame(matrix(as.integer(rownames(myNames))[floor(runif(3*1e5, 1, 50))], ncol = 3)))
myDF2 <- as.ffdf(as.data.frame(matrix(as.integer(rownames(myNames))[floor(runif(2*1e5, 1, 50))], ncol = 2)))
# unique combos:
myDF1 <- unique(myDF1)
myDF2 <- unique(myDF2)
例如,我在 myDF1 中的第一组状态是 myNames[unlist(myDF1[1, ]), ]
。然后我将使用 ikey
找到 myDF1 和 myDF2 的所有组合:
# create keys:
myDF1$key <- ikey(myDF1)
myDF2$key <- ikey(myDF2)
startTime <- Sys.time()
# Create some huge vectors:
myVector1 <- ffrep.int(myDF1$key, dim(myDF2)[1])
myVector2 <- ffrep.int(myDF2$key, dim(myDF1)[1])
# This takes about 25 seconds on my machine:
print(Sys.time() - startTime)
# Sort one DF (to later combine with the other):
myVector2 <- ffsorted(myVector2)
# Sorting takes an additional 2.5 minutes:
print(Sys.time() - startTime)
1) 有没有更快的排序方法?
# finally, find all combinations:
myDF <- as.ffdf(myVector1, myVector2)
# Very fast:
print(Sys.time() - startTime)
2) 是否有这种组合的替代方案(不使用 RAM)?
最后,我希望能够按行/列引用任何原始数据。具体来说,我想获得不同类型的 rowSums。例如:
# Here are the row numbers (from myNames) for the top 6 sets of States:
this <- cbind(myDF1[myDF[1:6,1], -4], myDF2[myDF[1:6,2], -3])
this
# Then, the original data for the first set of States is:
myNames[unlist(this[1,]),]
# Suppose I want to get the sum of the Urban Population for every row, such as the first:
sum(myNames[unlist(this[1,]),]$UrbanPop)
3) 最后,我想要一个具有上述 rowSum 的向量,这样我就可以在 myDF
上执行某种类型的子集。关于如何最有效地完成此任务的任何建议?
谢谢!
我不太清楚你打算用 rowSum 和你的 3) 元素做什么,但如果你想要一个高效且 RAM 友好的 2 ff 向量组合,要获得所有组合,你可以使用 expand.ffgrid 来自 ffbase。 以下将在几秒钟内生成尺寸为 160Mio 行 x 2 列的 ffdf。
require(ffbase)
x <- expand.ffgrid(myDF1$key, myDF2$key)