tstrsplit 加速你的字符串分割
测试开头
测试结尾
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1引言
在用 R 语言处理大数据表格时, 传统的 data.frame 及其它基础函数会让你分析变得很慢,在完成目的的基础上,为了加速分析, 往往需要回过头来对原来的代码进行优化, 使用 *apply 函数, 使用 data.table 等等操作。
今天分分享一个快速分割字符串的函数,是 data.table 里面的。
2分割
数据:
假如我们需要对第一列分割并取第一个元素,然后添加一个新列。
使用基础函数 strsplit 分割提取:
system.time({all_df$test <- sapply(strsplit(as.character(all_df$rname),split = '_'),'[',1) })
# 用户 系统 流逝
# 98.92 0.28 99.20
花了 98s。
使用 stringr 包的 str_split 函数:
system.time({all_df$test <- sapply(str_split(as.character(all_df$rname),'_'),'[',1) })
# 用户 系统 流逝
# 16.25 0.03 16.28
花了 16.25s。
使用 data.table 包的 tstrsplit 函数:
system.time({all_df[, c("test") := tstrsplit(rname, "_", fixed=TRUE)[1]]})
# 用户 系统 流逝
# 4.42 0.00 4.42
花了 4.42s。
3结尾
dplyr 包中的很多函数对于大数据来说会比较慢,比如 group_by + summarise 操作就会很慢,考虑使用 data.table 的会快很多,总之,值得学习!
# summary
df_frame0 %>% select(type,rname,codon_pos) %>%
group_by(type,rname,codon_pos) %>%
summarise(count = n()) -> codon_density
# fast way
codon_density <- df_frame0[,.N,by = .(type,rname,codon_pos)]
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