在导入大批量数据时,如果没有显式地指定“stringsAsFactors = FALSE”,默认会将所有的字符串转换为因子,导致数据处理速度较慢。
示例数据如下:
name,math,english,sex,year "yiifaa",65,68,"M",2018 "yiifee",95,98,"F",2018 "guagua",75,78,"M",2018 "MM",85,88,"F",2018
查看数据概要,发现默认将字符串转换为因子,并进行了分组计数(这也是处理速度较慢的原因之一)
概要如下:
name math english sex year guagua:1 Min. :65.0 Min. :68.0 F:2 Min. :2018 MM :1 1st Qu.:72.5 1st Qu.:75.5 M:2 1st Qu.:2018 yiifaa:1 Median :80.0 Median :83.0 Median :2018 yiifee:1 Mean :80.0 Mean :83.0 Mean :2018 3rd Qu.:87.5 3rd Qu.:90.5 3rd Qu.:2018 Max. :95.0 Max. :98.0 Max. :2018
但这样的分组计数并没有意义,所以需要利用“as.character”转换为字符,如下:
#! /usr/bin/env RScript setwd("D:/Workspace/R-Works/R-Stat") scores <- read.table("Score.txt", header = TRUE, sep = ",", quote="\"", encoding = "UTF-8", stringsAsFactors = TRUE) # 将因子转换为字符 scores$name <- as.character(scores$name) # 多转一个进行测试 scores$sex <- as.character(scores$sex)
再次查看概要,如下:
name math english sex year Length:4 Min. :65.0 Min. :68.0 Length:4 Min. :2018 Class :character 1st Qu.:72.5 1st Qu.:75.5 Class :character 1st Qu.:2018 Mode :character Median :80.0 Median :83.0 Mode :character Median :2018 Mean :80.0 Mean :83.0 Mean :2018 3rd Qu.:87.5 3rd Qu.:90.5 3rd Qu.:2018 Max. :95.0 Max. :98.0 Max. :2018
可以看到,概要中已经没有了分组计数,但多了总数计量,如果要恢复分组计数,则需要重新创建因子,如下:
scores$sex <- factor(scores$sex, levels=c("M", "F"), ordered = TRUE)
结论
在导入大批量数据时,为了提高性能,尽可能分两步走:
1. 显式指定“stringsAsFactors = FALSE”;
2. 依次将所需要的数据列(向量)转换为因子;
补充:R语言:变量名称和字符串的转换
在R语言中,经常会遇到变量名称和字符串相互转换的问题。
比如说,进行1000次循环运算,并将运算结果存储在1000个变量中,如x_1, x_2, ... , x_1000。这时候可以使用assign()函数,示例如下:
> a 错误: 找不到对象'a' > assign('a', 1) > a [1] 1
上面的例子将字符'a'转变为变量a,并将其赋值为1 。
相反,如果我们想遍历一个变量序列,并对其中的每一个变量都进行操作,该怎么办呢?我们可以使用get()函数。示例如下:
> a <- 1 > b <- 2 > c <- 3 > sequence <- c('a', 'b', 'c') > for (var in sequence){print(var + 10)}
错误于var + 10 : 二进列运算符中有非数值参数
> for (var in sequence){print(get(var) + 10)} [1] 11 [1] 12 [1] 13
我们可以发现,get函数将字符var转变为变量,并根据变量的值进行后续操作。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持自学编程网。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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