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      • do.call 比 Reduce 快?

      do.call 比 Reduce 快?

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 老俊俊的生信笔记
      • 日期 2022年4月8日
      测试开头


      蒲公英的约定

      do.call 比 Reduce 快?

      1引言

      在处理大数据的时候,我们往往会使用 *apply 家族函数及多线程等等操作,对于循环的结果可以使用 Reduce 或者 do.call 来合并结果。

      在处理数据的时候我发现 do.call 竟然比 Reduce 快了不少,可以节约大量时间!

      2示例

      使用 Reduce 合并结果:

      options(future.globals.maxSize= 5000e6)

      system.time({future_lapply(1:50000, function(x){
        tmp <- center_df[x,]
        if(tmp$end5 >= tmp$st_pos & tmp$end3 <= tmp$sp_pos){
          pos_new = c(tmp$end5:tmp$end3)
          score = 1/tmp$len
          tmp_score <- data.table(type=tmp$type,rname=tmp$rname,pos_new,score)
          return(tmp_score)
        }else{}
      }) %>% Reduce('rbind',.) %>%
          data.table() %>%
          .[,.(sum_density = sum(score)),by = .(type,rname,pos_new)] -> center_score_df})

      用户  系统  流逝
      82.35  1.24 83.52

      使用 do.call 合并结果:

      system.time({future_lapply(1:50000, function(x){
        tmp <- center_df[x,]
        if(tmp$end5 >= tmp$st_pos & tmp$end3 <= tmp$sp_pos){
          pos_new = c(tmp$end5:tmp$end3)
          score = 1/tmp$len
          tmp_score <- data.table(type=tmp$type,rname=tmp$rname,pos_new,score)
          return(tmp_score)
        }else{}
      }) %>% do.call('rbind',.) %>%
          data.table() %>%
          .[,.(sum_density = sum(score)),by = .(type,rname,pos_new)] -> center_score_df})

      用户  系统  流逝
      18.53  0.34 18.89

      将近快了 4 倍多!见识了,一天一个小技巧!

      do.call 比 Reduce 快?



      do.call 比 Reduce 快?


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      所以今天你学习了吗?

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       往期回顾 





      ◀南京的春

      ◀tstrsplit 加速你的字符串分割

      ◀ggplot 绘制分半小提琴图+统计检验

      ◀Ribo-seq 可视化进阶

      ◀PCA 主成分分析详解

      ◀ggplot 绘制旋转的相关性图

      ◀Rsamtools 批量处理 bam 文件

      ◀GSEApy 做富集分析及可视化

      ◀pysam 读取 bam 文件准备 Ribo–seq 质控数据

      ◀sankeywheel 绘制唯美桑基图

      ◀...

      测试结尾

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