并反对@ JoshuaUlrich的解决方案

Question

我知道这里有很多关于使用do.call或ldply将data.frames列表转换为单个data.frame的方法，但这个问题是关于理解这两种方法的内部工作方式并尝试弄清楚为什么我无法将相同结构，相同字段名称等近100万个df的列表连接到一个data.frame中。每个data.frame都是一行和21列。

数据以JSON文件开头，我使用fromJSON转换为列表，然后运行另一个lapply以提取部分列表并转换为data.frame，最后得到data.frames列表。

我试过了：

df <- do.call("rbind", list)
df <- ldply(list)

但我不得不在让它运行3个小时并且没有得到任何回报之后终止这个过程。

有更有效的方法吗？我如何解决正在发生的事情以及为什么需要这么长时间？

仅供参考 - 我在使用RHEL的72GB四核服务器上使用RStudio服务器，所以我认为内存不是问题所在。 sessionInfo如下：

> sessionInfo()
R version 2.14.1 (2011-12-22)
Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=C                 LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] multicore_0.1-7 plyr_1.7.1      rjson_0.2.6    

loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_2.14.1
>

Answer 1

rbind.data.frame做了很多你不需要的检查。如果你只做你想做的事情，这应该是一个非常快速的转变。

# Use data from Josh O'Brien's post.
set.seed(21)
X <- replicate(50000, data.frame(a=rnorm(5), b=1:5), simplify=FALSE)
system.time({
Names <- names(X[[1]])  # Get data.frame names from first list element.
# For each name, extract its values from each data.frame in the list.
# This provides a list with an element for each name.
Xb <- lapply(Names, function(x) unlist(lapply(X, `[[`, x)))
names(Xb) <- Names          # Give Xb the correct names.
Xb.df <- as.data.frame(Xb)  # Convert Xb to a data.frame.
})
#    user  system elapsed 
#   3.356   0.024   3.388 
system.time(X1 <- do.call(rbind, X))
#    user  system elapsed 
# 169.627   6.680 179.675
identical(X1,Xb.df)
# [1] TRUE

受data.table答案的启发，我决定尝试让它更快。这是我更新的解决方案，尝试保留复选标记。 ; - ）

# My "rbind list" function
rbl.ju <- function(x) {
  u <- unlist(x, recursive=FALSE)
  n <- names(u)
  un <- unique(n)
  l <- lapply(un, function(N) unlist(u[N==n], FALSE, FALSE))
  names(l) <- un
  d <- as.data.frame(l)
}
# simple wrapper to rbindlist that returns a data.frame
rbl.dt <- function(x) {
  as.data.frame(rbindlist(x))
}

library(data.table)
if(packageVersion("data.table") >= '1.8.2') {
  system.time(dt <- rbl.dt(X))  # rbindlist only exists in recent versions
}
#    user  system elapsed 
#    0.02    0.00    0.02
system.time(ju <- rbl.ju(X))
#    user  system elapsed 
#    0.05    0.00    0.05 
identical(dt,ju)
# [1] TRUE

Answer 2

鉴于您正在寻找性能，似乎应该建议data.table解决方案。

有一个rbindlist函数same，但比do.call(rbind, list)快得多

library(data.table)
X <- replicate(50000, data.table(a=rnorm(5), b=1:5), simplify=FALSE)
system.time(rbindlist.data.table <- rbindlist(X))
##  user  system elapsed 
##  0.00    0.01    0.02

对于data.frame

列表，非常快

Xdf <- replicate(50000, data.frame(a=rnorm(5), b=1:5), simplify=FALSE)

system.time(rbindlist.data.frame <- rbindlist(Xdf))
##  user  system elapsed 
##  0.03    0.00    0.03

进行比较

system.time(docall <- do.call(rbind, Xdf))
##  user  system elapsed 
## 50.72    9.89   60.88

一些适当的基准测试

library(rbenchmark)
benchmark(rbindlist.data.table = rbindlist(X), 
           rbindlist.data.frame = rbindlist(Xdf),
           docall = do.call(rbind, Xdf),
           replications = 5)
##                   test replications elapsed    relative user.self sys.self 
## 3               docall            5  276.61 3073.444445    264.08     11.4 
## 2 rbindlist.data.frame            5    0.11    1.222222      0.11      0.0 
## 1 rbindlist.data.table            5    0.09    1.000000      0.09      0.0

并反对@ JoshuaUlrich的解决方案

benchmark(use.rbl.dt  = rbl.dt(X), 
          use.rbl.ju  = rbl.ju (Xdf),
          use.rbindlist =rbindlist(X) ,
          replications = 5)

##              test replications elapsed relative user.self 
## 3  use.rbindlist            5    0.10      1.0      0.09
## 1     use.rbl.dt            5    0.10      1.0      0.09
## 2     use.rbl.ju            5    0.33      3.3      0.31

我不确定您确实需要使用as.data.frame，因为data.table会继承课程data.frame

Answer 3

您观察到所花费的时间随着data.frames的数量呈指数增长，这表明将rbind分为两个阶段可以加快速度。

这个简单的实验似乎证实了这是一条非常富有成效的道路：

## Make a list of 50,000 data.frames
X <- replicate(50000, data.frame(a=rnorm(5), b=1:5), simplify=FALSE)

## First, rbind together all 50,000 data.frames in a single step
system.time({
    X1 <- do.call(rbind, X)
})
#    user  system elapsed 
# 137.08   57.98  200.08 


## Doing it in two stages cuts the processing time by >95%
##   - In Stage 1, 100 groups of 500 data.frames are rbind'ed together
##   - In Stage 2, the resultant 100 data.frames are rbind'ed
system.time({
    X2 <- lapply(1:100, function(i) do.call(rbind, X[((i*500)-499):(i*500)]))
    X3 <- do.call(rbind, X2)
}) 
#    user  system elapsed 
#    6.14    0.05    6.21 


## Checking that the results are the same
identical(X1, X3)
# [1] TRUE

Answer 4

您有一个data.frames列表，每个都有一行。如果可以将每个转换为向量，我认为这会加快速度。

但是，假设它们需要是data.frames，我将创建一个函数，其代码借用Dominik在Can rbind be parallelized in R?的答案

do.call.rbind <- function (lst) {
  while (length(lst) > 1) {
    idxlst <- seq(from = 1, to = length(lst), by = 2)
    lst <- lapply(idxlst, function(i) {
      if (i == length(lst)) {
        return(lst[[i]])
      }
      return(rbind(lst[[i]], lst[[i + 1]]))
    })
  }
  lst[[1]]
}

我已经使用这个功能好几个月了，发现它比do.call(rbind, ...)更快，内存更少[免责声明我几乎只在xts个对象上使用它]

每个data.frame拥有的行越多，列表所包含的元素越多，这个函数就越有用。

如果您有100,000个数字向量的列表，do.call(rbind, ...)会更好。如果你有10亿的长度列表，那就更好了。

> df <- lapply(1:10000, function(x) data.frame(x = sample(21, 21)))
> library(rbenchmark)
> benchmark(a=do.call(rbind, df), b=do.call.rbind(df))
test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
1    a          100 327.728 1.755965   248.620   79.099          0         0
2    b          100 186.637 1.000000   181.874    4.751          0         0

随着您增加列表的长度，相对加速将呈指数级增长。

使用do.call和ldply将很长的data.frames（~100万）列表转换为单个data.frame

4 个答案:

并反对@ JoshuaUlrich的解决方案