La optimización del código R puede mejorar significativamente el rendimiento de los scripts y programas R, lo que hace que se ejecuten de manera más eficiente. Esto es especialmente importante para conjuntos de datos grandes y complejos, así como para aplicaciones que deben ejecutarse en tiempo real o de forma regular.
En este tutorial , evaluaremos y optimizaremos el rendimiento de un código R utilizando diferentes paquetes R , como tidyverse y data.table. Como ejemplo, veremos cuánto tarda RStudio en leer un archivo CSV grande usando la función read.csv ( ) , el paquete tidyverse y el paquete data.table.
Tabla de contenido
Optimización del rendimiento en R
Abra RStudio. En el script R, asigne la extensión de archivo a una variable.
Debe usar la función system.file ( ) para determinar cuánto tiempo lleva realizar una función u operación. Como queremos evaluar cuánto tiempo lleva abrir un archivo, escriba read.csv (df) en el argumento.
Cuando ejecute el código, la Consola le mostrará el tiempo que tomó abrir el archivo. La columna transcurrido muestra cuánto tiempo le tomó a la CPU ejecutar el código R. Los resultados muestran que RStudio tardó 31,93 segundos, que es una cantidad de tiempo significativa. Este tiempo de carga no es práctico si siempre trabaja con grandes conjuntos de datos.
Una de las formas en que puede optimizar el rendimiento de su código R es utilizando el paquete tidyverse . Si lo hace, reduce el tiempo de 30 a 5 segundos.
Tenga en cuenta que para leer el archivo, debe usar la función read_csv () .
El paquete tidyverse mejora el tiempo de carga en R mediante el uso del paquete readr , que proporciona un conjunto de funciones rápidas y eficientes para leer y escribir datos. El paquete readr proporciona funciones como read_csv ( ) y read_table ( ) que pueden leer grandes conjuntos de datos de manera rápida y eficiente.
Otro método de optimización en R es usar el paquete data.table . Esto se puede descargar gratis en Internet.
El paquete data.table en R es una herramienta poderosa y eficiente para trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos. Proporciona una versión mejorada del objeto data.frame, que es una estructura de datos central en R. La principal ventaja de data.table es su alto rendimiento y bajo uso de memoria cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.
Tenga en cuenta que al usar este paquete, debe escribir la función fread ( ) en lugar de read.csv ( ). Cuando ejecuta esto junto con su código, puede ver que el tiempo de carga se reduce a 2,25 segundos.
Comparación de paquetes R usando Microbenchmark
Para comparar el rendimiento entre cada método, puede utilizar la función microbenchmark ( ) .
La función microbenchmark ( ) en R es una herramienta para medir el rendimiento del código R. Proporciona una interfaz simple y fácil de usar para comparar el tiempo de ejecución de las expresiones R.
Una gran ventaja de esta función es que puede establecer cuántas veces se repite el proceso. Esto da resultados más precisos. También puede identificar si los resultados son consistentes.
Si tiene problemas para leer un archivo CSV en LuckyTemplates, RStudio puede hacerlo por usted. Hay otras opciones en R que puede usar para optimizar el rendimiento de su código. Pero data.table es muy recomendable por su simplicidad.
Conclusión
La optimización del código R es un paso importante para garantizar que sus scripts R se ejecuten de manera eficiente. Hay varias técnicas y herramientas que se pueden usar para optimizar el código R, como usar el paquete tidyverse para la manipulación de datos, usar el paquete data.table para grandes conjuntos de datos y usar el paquete microbenchmark para medir el rendimiento del código R.
También es importante tener en cuenta las buenas prácticas de codificación, como usar operaciones vectorizadas en lugar de bucles, hacer uso de funciones integradas en lugar de escribir las suyas propias y tener en cuenta el uso de memoria de su código.
Mis mejores deseos,
monte george
Descubra cómo calcular el total de transacciones realizadas en los últimos N días y obtenga información útil utilizando la inteligencia de tiempo en LuckyTemplates.
En este tutorial, demuestro cómo mostrar clústeres en sus datos permite extraer información valiosa usando técnicas DAX avanzadas.
En este tutorial, aprenderá a calcular la <strong>población actual del personal</strong> para las relaciones múltiples de la tabla de calendario mediante la función COUNTROWS y FILTER en LuckyTemplates.
Aprenda a crear una solicitud HTTP con Power Automate y cómo implementar soluciones efectivas para la automatización de tareas.
En este tutorial, aprenda cómo programar un flujo de escritorio en Power Automate para automatizar tareas en la web y su escritorio.
Aprenda a usar correctamente el control Terminar acción de Power Automate que termina las acciones en un flujo si no se cumple alguna de las condiciones.
Aprenda a combinar archivos de varias carpetas en su red, escritorio, OneDrive o SharePoint utilizando Power Query.
En este blog, analizamos las similitudes y diferencias entre los tipos de flujo de Power Automate y determinamos cuándo usar cada flujo. Encuentra la mejor opción de automatización.
Familiarízate con algunos conectores Power Automate integrados que transforman cadenas en otro formato: número, texto y fecha y hora.
Este tutorial detallado sobre el analizador VertiPaq en DAX Studio le enseñará cómo usar la pestaña Relaciones para optimizar su DAX y resolver problemas de integridad referencial.
