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      老俊俊的生信笔记

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      • tstrsplit 加速你的字符串分割

      tstrsplit 加速你的字符串分割

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 老俊俊的生信笔记
      • 日期 2022年4月6日
      测试开头

      tstrsplit 加速你的字符串分割

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      tstrsplit 加速你的字符串分割
      tstrsplit 加速你的字符串分割

      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:

      tstrsplit 加速你的字符串分割

      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)]



      tstrsplit 加速你的字符串分割


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      所以今天你学习了吗?

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       往期回顾 






      ◀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

      ◀ggplot 绘制小提琴图+箱线图+统计检验

      ◀Ribo–seq 数据上游分析

      ◀...

      测试结尾

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