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提升R代码运算效率的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。

提升R代码运算效率的11个实用方法

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’。

# Original R code: Before vectorization and pre-allocation system.time({ for (i in 1:nrow(df)) { # for every row if ((df[i, 'col1'] + df[i, 'col2'] + df[i, 'col3'] + df[i, 'col4']) > 4) { # check if > 4 df[i, 5] <- "greater_than_4" # assign 5th column } else { df[i, 5] <- "lesser_than_4" # assign 5th column } } })

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。

# after vectorization and pre-allocation output <- character (nrow(df)) # initialize output vector system.time({ for (i in 1:nrow(df)) { if ((df[i, 'col1'] + df[i, 'col2'] + df[i, 'col3'] + df[i, 'col4']) > 4) { output[i] <- "greater_than_4" } else { output[i] <- "lesser_than_4" } } df$output})

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：

# after vectorization and pre-allocation, taking the condition checking outside the loop. output <- character (nrow(df)) condition <- (df$col1 + df$col2 + df$col3 + df$col4) > 4  # condition check outside the loop system.time({ for (i in 1:nrow(df)) { if (condition[i]) { output[i] <- "greater_than_4" } else { output[i] <- "lesser_than_4" } } df$output <- output })

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。

output <- c(rep("lesser_than_4", nrow(df))) condition <- (df$col1 + df$col2 + df$col3 + df$col4) > 4 system.time({ for (i in (1:nrow(df))[condition]) {  # run loop only for true conditions if (condition[i]) { output[i] <- "greater_than_4" } } df$output })

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。

system.time({ output <- ifelse ((df$col1 + df$col2 + df$col3 + df$col4) > 4, "greater_than_4", "lesser_than_4") df$output <- output })

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。

# Thanks to Gabe Becker system.time({ want = which(rowSums(df) > 4) output = rep("less than 4", times = nrow(df)) output[want] = "greater than 4" }) # nrow = 3 Million rows (approx) user  system elapsed 0.396   0.074   0.481

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。

# apply family system.time({ myfunc <- function(x) { if ((x['col1'] + x['col2'] + x['col3'] + x['col4']) > 4) { "greater_than_4" } else { "lesser_than_4" } } output <- apply(df[, c(1:4)], 1, FUN=myfunc)  # apply 'myfunc' on every row df$output <- output })

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。

# byte code compilation library(compiler) myFuncCmp <- cmpfun(myfunc) system.time({ output <- apply(df[, c (1:4)], 1, FUN=myFuncCmp) })

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。

library(Rcpp) sourceCpp("MyFunc.cpp") system.time (output <- myFunc(df)) # see Rcpp function below

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。

// Source for MyFunc.cpp  #include  using namespace Rcpp;  // [[Rcpp::export]]  CharacterVector myFunc(DataFrame x) {  NumericVector col1 = as(x["col1"]);  NumericVector col2 = as(x["col2"]);  NumericVector col3 = as(x["col3"]);  NumericVector col4 = as(x["col4"]);  int n = col1.size();  CharacterVector out(n);  for (int i=0; i 4){  out[i] = "greater_than_4";  } else {  out[i] = "lesser_than_4";  }  }  return out;  }

9.利用并行运算

并行运算的代码：

# parallel processing library(foreach) library(doSNOW) cl <- makeCluster(4, type="SOCK") # for 4 cores machine registerDoSNOW (cl) condition <- (df$col1 + df$col2 + df$col3 + df$col4) > 4 # parallelization with vectorization system.time({ output <- foreach(i = 1:nrow(df), .combine=c) %dopar% { if (condition[i]) { return("greater_than_4") } else { return("lesser_than_4") } } }) df$output <- output

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。

dt <- data.table(df)  # create the data.table system.time({ for (i in 1:nrow (dt)) { if ((dt[i, col1] + dt[i, col2] + dt[i, col3] + dt[i, col4]) > 4) { dt[i, col5:="greater_than_4"]  # assign the output as 5th column } else { dt[i, col5:="lesser_than_4"]  # assign the output as 5th column } } })