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私data.tableはそれほど大きくない (2 GB) を持っていますが、何らかの理由write.csvでそれを書き出すのに非常に長い時間がかかり (実際に待ち終わったことはありません)、大量の RAM を使用しているようです。

extends以来、これは実際には何もしないはずですが、data.tableを a に変換しようとしました。誰かがこれに遭遇しましたか？data.framedata.tabledata.frame

Ctrlさらに重要なことに、 -で停止するとC、R はメモリを返さないようです。

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更新 2019.01.07 :

fwrite2016 年 11 月 25 日から CRAN に参加しています。

install.packages("data.table")

更新 08.04.2016 :

fwrite最近、data.table パッケージの開発バージョンに追加されました。また、並行して (暗黙的に) 実行されます。

# Install development version of data.table
install.packages("data.table", 
                  repos = "https://Rdatatable.github.io/data.table", type = "source")

# Load package
library(data.table)

# Load data        
data(USArrests)

# Write CSV
fwrite(USArrests, "USArrests_fwrite.csv")

write.tableのパフォーマンスを高速化するの下に示されている詳細なベンチマーク テストによると、そこ (YMMV)fwriteよりも ~17倍高速です。write.csv

更新 15.12.2015 :

将来、パッケージにfwrite関数が含まれる可能性があります。 https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/580を参照してください。このスレッドでは、GIST がリンクされており、プロセスを 2 倍高速化する関数のプロトタイプを提供します (著者によると、https://gist.github.com/oseiskar/15c4a3fd9b6ec5856c89 )。data.table

元の答え：

私は同じ問題を抱えており (さらに大きな CSV ファイルを書き込もうとしていた)、最終的に CSV ファイルを使用しないことにしました。

CSV ファイルを処理するよりもはるかに高速であるため、SQLite を使用することをお勧めします。

require("RSQLite")
# Set up database    
drv <- dbDriver("SQLite")
con <- dbConnect(drv, dbname = "test.db")
# Load example data
data(USArrests)
# Write data "USArrests" in table "USArrests" in database "test.db"    
dbWriteTable(con, "arrests", USArrests)

# Test if the data was correctly stored in the database, i.e. 
# run an exemplary query on the newly created database 
dbGetQuery(con, "SELECT * FROM arrests WHERE Murder > 10")       
# row_names Murder Assault UrbanPop Rape
# 1         Alabama   13.2     236       58 21.2
# 2         Florida   15.4     335       80 31.9
# 3         Georgia   17.4     211       60 25.8
# 4        Illinois   10.4     249       83 24.0
# 5       Louisiana   15.4     249       66 22.2
# 6        Maryland   11.3     300       67 27.8
# 7        Michigan   12.1     255       74 35.1
# 8     Mississippi   16.1     259       44 17.1
# 9          Nevada   12.2     252       81 46.0
# 10     New Mexico   11.4     285       70 32.1
# 11       New York   11.1     254       86 26.1
# 12 North Carolina   13.0     337       45 16.1
# 13 South Carolina   14.4     279       48 22.5
# 14      Tennessee   13.2     188       59 26.9
# 15          Texas   12.7     201       80 25.5

# Close the connection to the database
dbDisconnect(con)

詳細については、http://cran.r-project.org/web/packages/RSQLite/RSQLite.pdfを参照してください。

http://sqliteadmin.orbmu2k.de/のようなソフトウェアを使用してデータベースにアクセスし、データベースを CSV などにエクスポートすることもできます。

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于 2012-08-30T19:41:35.890 に答える