Question

我在这里有点沮丧......所以我有一个数据集，我需要扩展变量。我有超过44个变量，但意识到所有变量的操作数量可能消耗了太多内存（不太可能，因为我有8 Gb RAM，但我不知道）。

当我执行以下MWE代码时，我的R崩溃或中止，或导致核心转储。

library(dplyr)
matrix(runif(44*500), ncol = 44) %>%
  as.data.frame() %>%
  mutate_each(funs(as.numeric(scale(.))))

大约70％的时间会导致崩溃。它为什么会发生？为什么它不总是发生？

我尝试使用更少的变量（从44到22）并且仍然存在一些问题（MWE如下）。

matrix(runif(22*500), ncol = 22) %>%
  as.data.frame() %>%
  mutate_each(funs(as.numeric(scale(.))))

任何人都可以了解为什么会这样吗？我应该不以这种方式扩展变量吗？还有更好的方法吗？

Answer 1

所以这个问题不会公开，对于那些即将看到问题的人来说。自问这个问题以来，dplyr的更高版本已修复此问题。

运行上面的代码不再有任何问题。