我想知道是否有一种方法可以修剪r数据框对象

Question

我的r项目中的内存不足，很多内存问题都涉及到日期框架中的数据存储。有没有一种方法可以减少r用于数据帧的内存。我问这个问题的原因是因为我偶然发现了一个用Python而不是r的解决方案。这是我看到的python代码。

def reduce_mem_usage_func(df):
"""
    iterate through all the columns of a dataframe and modify the data type
    to reduce memory usage.        
"""
start_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2
print('Memory usage of dataframe is {:.2f} MB'.format(start_mem))

for col in df.columns:
    col_type = df[col].dtype

    if col_type != object:
        c_min = df[col].min()
        c_max = df[col].max()
        if str(col_type)[:3] == 'int':
            if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max:
                df[col] = df[col].astype(np.int8)
            elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max:
                df[col] = df[col].astype(np.int16)
            elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max:
                df[col] = df[col].astype(np.int32)
            elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max:
                df[col] = df[col].astype(np.int64)  
        else:
            if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max:
                df[col] = df[col].astype(np.float16)
            elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max:
                df[col] = df[col].astype(np.float32)
            else:
                df[col] = df[col].astype(np.float64)

 end_mem = df.memory_usage().sum() / 1024**2
 print('Memory usage after optimization is: {:.2f} MB'.format(end_mem))
 print('Decreased by {:.1f}%'.format(100 * (start_mem - end_mem) / start_mem))
 return df