매우 큰 테이블을 데이터프레임으로 빠르게 읽기

저는 매우 큰 테이블 (3000만 개의 행)을 R의 데이터프레임으로 로드하고 싶습니다. read.table()에는 편리한 기능이 많지만, 구현에는 작업을 느리게 하는 많은 논리가 있는 것 같습니다. 제 경우에는 미리 열의 유형을 알고 있다고 가정하고, 테이블에는 열 제목이나 행 이름이 없으며, 걱정해야 할 병리적인 문자가 없습니다.

scan()을 사용하여 테이블을 목록으로 읽는 것이 매우 빠를 수 있다는 것을 알고 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

datalist <- scan('myfile',sep='\t',list(url='',popularity=0,mintime=0,maxtime=0)))

하지만 이를 데이터프레임으로 변환하려는 몇 가지 시도는 위의 성능을 6배로 감소시키는 것으로 보입니다:

df <- as.data.frame(scan('myfile',sep='\t',list(url='',popularity=0,mintime=0,maxtime=0))))

이것을 더 잘 할 수 있는 방법이 있을까요? 또는 문제에 완전히 다른 접근 방법이 가능할까요?

답변 1

원본 답변

read.table이나 scan을 사용하든지 간에 몇 가지 간단한 시도할만한 방법이 있습니다.

1. nrows=데이터의 레코드 수(scan에서는 nmax)로 설정하십시오.

   
   



2. 코멘트 해석을 끄려면 comment.char=를 확인하십시오.

   
   



3. read.table에서는 colClasses를 사용하여 각 열의 클래스를 명시적으로 정의하십시오.

   
   



4. scan에서는 multi.line=FALSE으로 설정하여 성능을 향상시킬 수도 있습니다.

   
   

위의 방법들 중 어느 것도 작동하지 않으면, 속도 저하를 일으키는 행을 확인하기 위해 하나의 프로파일링 패키지를 사용하십시오. 결과를 기반으로 read.table의 간소화 버전을 만들 수 있을 겁니다.

다른 대안은 R로 읽기 전에 데이터를 필터링하는 것입니다.

또는, 문제가 정기적으로 읽어야한다면, 이러한 방법을 사용하여 데이터를 한 번 읽은 다음 save saveRDS로 데이터 프레임을 이진 blob으로 저장한 다음, 다음번에는 load readRDS로 더 빨리 검색할 수 있습니다.

답변 2

매우 큰 테이블을 데이터프레임으로 빠르게 읽는 방법에 대해 알아보겠습니다.
프로그래밍과 데이터 분석에 익숙한 사람들에게 있어서, 대용량 테이블을 데이터프레임으로 변환하는 것은 상당한 과제일 수 있습니다. 그러나 걱정하지 마세요! 우리는 당신에게 이 과정을 원활하게 처리할 수 있는 몇 가지 팁과 테크닉을 제공할 것입니다.
첫 번째로, 대용량 테이블을 데이터프레임으로 빠르게 읽는 가장 간단한 방법은 판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하는 것입니다. 판다스는 데이터 처리와 분석에 필수적인 라이브러리로, 많은 기능을 제공합니다. 이 라이브러리를 사용하면 대용량 테이블을 간편하게 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다.
두 번째로, 데이터를 빠르게 읽기 위해 데이터 타입을 명시적으로 지정하는 것이 중요합니다. 테이블의 각 열에 대해 올바른 데이터 타입을 지정하면, 판다스는 더 효율적으로 데이터를 읽고 처리할 수 있습니다. 이를 통해 읽기 속도와 메모리 사용량을 최적화할 수 있습니다.
세 번째로, 데이터를 여러 개의 청크(chunk)로 나눠 읽는 방법도 유용합니다. 대용량 테이블의 경우, 한 번에 모든 데이터를 읽는 것은 느릴 수 있습니다. 그러므로 데이터를 청크로 분할하여 메모리에 부담을 줄이면서 일부 데이터만 읽을 수 있습니다.
마지막으로, 데이터 읽기에 필요한 컬럼만 선택적으로 읽는 것이 성능을 향상시키는데 도움이 됩니다. 대용량 테이블의 경우, 모든 컬럼을 동시에 처리하기 어려울 수 있으므로, 필요한 컬럼만 선택하여 읽는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 불필요한 데이터를 건너뛰며 읽기 속도를 높일 수 있습니다.
이와 같은 팁과 테크닉을 활용하면, 대용량 테이블을 빠르게 데이터프레임으로 변환할 수 있습니다. 판다스의 다양한 기능과 데이터 처리 방법을 배우고 숙달함으로써, 데이터 분석 작업에 더욱 능숙해질 수 있습니다.
이 글을 통해 많은 사람들이 검색 결과에서 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있기를 기대합니다. 대용량 테이블을 데이터프레임으로 변환하는 방법은 데이터 분석 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 판다스를 활용하여 데이터 처리 역량을 향상시키고, 빅 데이터 시대에 발맞춰 더 나은 결과를 얻을 수 있기를 바랍니다.