我有一个由嵌套列表组成的列表。每个嵌套列表都包含共享相同列的数据框。我想合并每个嵌套列表中的数据框,以保持较高顺序的列表。
我尝试用lapply和do.call来做到这一点,但是这花费了太长时间。确实,我收到以下错误:
错误:向量内存已耗尽(已达到极限?)
my.list <- replicate(100, replicate(10, data.frame(a = 1:5, b = 6:10), simplify = F), simplify = F)
my.list <- lapply(my.list, function(l) do.call("rbind", l))
这恰好为我提供了我想要的数据结构,但是在处理大数据时运行速度太慢了。
答案 0 :(得分:1)
另一种选择是将purrr::map
与dplyr::bind_rows
一起使用
library(purrr)
library(dplyr)
map(my.list, bind_rows)
这是不同方法的microbenchmark
比较
library(purrr)
library(dplyr)
library(data.table)
library(microbenchmark)
res <- microbenchmark(
lapply_do_call_rbind = {
lapply(my.list, function(l) do.call("rbind", l))
},
map_bind_rows = {
map(my.list, bind_rows)
},
lapply_rbindlist = {
lapply(my.list, rbindlist)
}
)
#Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq
# lapply_do_call_rbind 46.104965 49.801469 54.567249 51.815901 54.085547
# map_bind_rows 3.257474 3.490079 4.055779 3.620804 4.002505
# lapply_rbindlist 9.446331 10.009678 11.429870 10.796956 12.252741
library(ggplot2)
autoplot(res)