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提升R语言运算效率的11个实用方法

众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用,利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。

让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。下面的代码输出原始数据框:

# Create the data frame

col1 <- runif (12^5, 0, 2)

col2 <- rnorm (12^5, 0, 2)

col3 <- rpois (12^5, 3)

col4 <- rchisq (12^5, 2)

df <- data.frame (col1, col2, col3, col4)

逐行判断该数据框(df)的总和是否大于4,如果该条件满足,则对应的新变量数值为’greaterthan4’,否则赋值为’lesserthan4’。for语句

本文中所有的计算都在配置了2.6Ghz处理器和8GB内存的MAC OS X中运行。

1.向量化处理和预设数据库结构

循环运算前,记得预先设置好数据结构和输出变量的长度和类型,千万别在循环过程中渐进性地增加数据长度。接下来,我们将探究向量化处理是如何提高处理数据的运算速度。

向量化处理

2.将条件语句的判断条件移至循环外

将条件判断语句移至循环外可以提升代码的运算速度,接下来本文将利用包含100,000行数据至1,000,000行数据的数据集进行测试:

将条件判断语句移至循环外

3.只在条件语句为真时执行循环过程

另一种优化方法是预先将输出变量赋值为条件语句不满足时的取值,然后只在条件语句为真时执行循环过程。此时,运算速度的提升程度取决于条件状态中真值的比例。

本部分的测试将和case(2)部分进行比较,和预想的结果一致,该方法确实提升了运算效率。

.只在条件语句为真时执行循环过程

4.尽可能地使用 ifelse()语句

利用ifelse()语句可以使你的代码更加简便。ifelse()的句法格式类似于if()函数,但其运算速度却有了巨大的提升。即使是在没有预设数据结构且没有简化条件语句的情况下,其运算效率仍高于上述的两种方法。

尽可能地使用 ifelse()语句

5.使用 which()语句

利用which()语句来筛选数据集,我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。

使用 which()语句

6.利用apply族函数来替代for循环语句

本部分将利用apply()函数来计算上文所提到的案例,并将其与向量化的循环语句进行对比。该方法的运算效率优于原始方法,但劣于ifelse()和将条件语句置于循环外端的方法。该方法非常有用,但是当你面对复杂的情形时,你需要灵活运用该函数。

利用apply族函数来替代for循环语句

7.利用compiler包中的字节码编译函数cmpfun()

这可能不是说明字节码编译有效性的最好例子,但是对于更复杂的函数而言,字节码编译将会表现地十分优异,因此我们应当了解下该函数。

利用compiler包中的字节码编译函数cmpfun()

8.利用Rcpp

截至目前,我们已经测试了好几种提升运算效率的方法,其中最佳的方法是利用ifelse()函数。如果我们将数据量增大十倍,运算效率将会变成啥样的呢接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程,并将其与ifelse()进行比较。

8.利用Rcpp

下面是利用C++语言编写的函数代码,将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。

利用C++语言编写的函数代码,将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用

9.利用并行运算

并行运算的代码:

并行运算的代码

10.尽早地移除变量并恢复内存容量

在进行冗长的循环计算前,尽早地将不需要的变量移除掉。在每次循环迭代运算结束时利用gc()函数恢复内存也可以提升运算速率。

11.利用内存较小的数据结构

data.table()是一个很好的例子,因为它可以减少数据的内存,这有助于加快运算速率。

利用内存较小的数据结构

总结

方法:速度, nrow(df)/time_taken = n 行每秒

原始方法:1X, 856.2255行每秒(正则化为1)

向量化方法:738X, 631578行每秒

只考虑真值情况:1002X,857142.9行每秒

ifelse:1752X,1500000行每秒

which:8806X,7540364行每秒

Rcpp:13476X,11538462行每秒

原文作者:Selva Prabhakaran

原文链接:http://datascienceplus.com/strategies-to-speedup-r-code/

译者:fibears

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