提升R语言代码运算效率的11个实用方法

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所属分类:R语言 大数据

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语言代码运算效率的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:

  1. # Create the data frame
  2. col1 <- runif (12^5, 0, 2)
  3. col2 <- rnorm (12^5, 0, 2)
  4. col3 <- rpois (12^5, 3)
  5. col4 <- rchisq (12^5, 2)
  6. 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’。

  1. # Original R code: Before vectorization and pre-allocation
  2. system.time({
  3. for (i in 1:nrow(df)) { # for every row
  4. if ((df[i, 'col1'] + df[i, 'col2'] + df[i, 'col3'] + df[i, 'col4']) > 4) { # check if > 4
  5. df[i, 5] <- "greater_than_4" # assign 5th column
  6. else {
  7. df[i, 5] <- "lesser_than_4" # assign 5th column
  8. }
  9. }
  10. })

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。

  1.  after vectorization and pre-allocation
  2. output <- character (nrow(df)) # initialize output vector
  3. system.time({
  4. for (i in 1:nrow(df)) {
  5. if ((df[i, 'col1'] + df[i, 'col2'] + df[i, 'col3'] + df[i, 'col4']) > 4) {
  6. output[i] <- "greater_than_4"
  7. else {
  8. output[i] <- "lesser_than_4"
  9. }
  10. }
  11. 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:

  1. # after vectorization and pre-allocation, taking the condition checking outside the loop.
  2. output <- character (nrow(df))
  3. condition <- (df$col1 + df$col2 + df$col3 + df$col4) > 4  # condition check outside the loop
  4. system.time({
  5. for (i in 1:nrow(df)) {
  6. if (condition[i]) {
  7. output[i] <- "greater_than_4"
  8. else {
  9. output[i] <- "lesser_than_4"
  10. }
  11. }
  12. df$output <- output
  13. })

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。

  1. output <- c(rep("lesser_than_4", nrow(df)))
  2. condition <- (df$col1 + df$col2 + df$col3 + df$col4) > 4
  3. system.time({
  4. for (i in (1:nrow(df))[condition]) {  # run loop only for true conditions
  5. if (condition[i]) {
  6. output[i] <- "greater_than_4"
  7. }
  8. }
  9. df$output
  10. })

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。

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

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。

  1. # Thanks to Gabe Becker
  2. system.time({
  3. want = which(rowSums(df) > 4)
  4. output = rep("less than 4", times = nrow(df))
  5. output[want] = "greater than 4"
  6. })
  7. # nrow = 3 Million rows (approx)
  8. user  system elapsed
  9. 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。

  1. # apply family
  2. system.time({
  3. myfunc <- function(x) {
  4. if ((x['col1'] + x['col2'] + x['col3'] + x['col4']) > 4) {
  5. "greater_than_4"
  6. else {
  7. "lesser_than_4"
  8. }
  9. }
  10. output <- apply(df[, c(1:4)], 1, FUN=myfunc)  # apply 'myfunc' on every row
  11. df$output <- output
  12. })

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。

  1. # byte code compilation
  2. library(compiler)
  3. myFuncCmp <- cmpfun(myfunc)
  4. system.time({
  5. output <- apply(df[, c (1:4)], 1, FUN=myFuncCmp)
  6. })

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。

  1. library(Rcpp)
  2. sourceCpp("MyFunc.cpp")
  3. 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。

  1. // Source for MyFunc.cpp
  2. #include
  3. using namespace Rcpp;
  4. // [[Rcpp::export]]
  5. CharacterVector myFunc(DataFrame x) {
  6. NumericVector col1 = as(x["col1"]);
  7. NumericVector col2 = as(x["col2"]);
  8. NumericVector col3 = as(x["col3"]);
  9. NumericVector col4 = as(x["col4"]);
  10. int n = col1.size();
  11. CharacterVector out(n);
  12. for (int i=0; i 4){
  13. out[i] = "greater_than_4";
  14. else {
  15. out[i] = "lesser_than_4";
  16. }
  17. }
  18. return out;
  19. }

9.利用并行运算

并行运算的代码:

  1. # parallel processing
  2. library(foreach)
  3. library(doSNOW)
  4. cl <- makeCluster(4, type="SOCK"# for 4 cores machine
  5. registerDoSNOW (cl)
  6. condition <- (df$col1 + df$col2 + df$col3 + df$col4) > 4
  7. # parallelization with vectorization
  8. system.time({
  9. output <- foreach(i = 1:nrow(df), .combine=c) %dopar% {
  10. if (condition[i]) {
  11. return("greater_than_4")
  12. else {
  13. return("lesser_than_4")
  14. }
  15. }
  16. })
  17. 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。

  1. dt <- data.table(df)  # create the data.table
  2. system.time({
  3. for (i in 1:nrow (dt)) {
  4. if ((dt[i, col1] + dt[i, col2] + dt[i, col3] + dt[i, col4]) > 4) {
  5. dt[i, col5:="greater_than_4"]  # assign the output as 5th column
  6. else {
  7. dt[i, col5:="lesser_than_4"]  # assign the output as 5th column
  8. }
  9. }
  10. })

总结

方法:速度, nrow(df)/time_taken = n 行每秒

1.原始方法:1X, 856.2255行每秒(正则化为1)

2.向量化方法:738X, 631578行每秒

3.只考虑真值情况:1002X,857142.9行每秒

4.ifelse:1752X,1500000行每秒

5.which:8806X,7540364行每秒

6.Rcpp:13476X,11538462行每秒

原文作者:Selva Prabhakaran

原文链接:http://datascienceplus.com/strategies-to-speedup-r-code/

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