R でのコード パフォーマンスの評価と最適化

R コードを最適化すると、R スクリプトとプログラムのパフォーマンスが大幅に向上し、より効率的に実行できるようになります。これは、大規模で複雑なデータ セットや、リアルタイムまたは定期的に実行する必要があるアプリケーションの場合に特に重要です。

このチュートリアルでは、 tidyverse や data.table などのさまざまなR パッケージを使用して、R コードのパフォーマンスを評価し、最適化します。例として、RStudio がread.csv ( )関数、tidyverse パッケージ、および data.table パッケージを使用して大きな CSV ファイルを読み取るのにどれくらい時間がかかるかを見てみましょう。

目次

• R のパフォーマンスの最適化
• Microbenchmark を使用した R パッケージの比較
• 結論

R のパフォーマンスの最適化

RStudioを開きます。R スクリプトで、ファイル拡張子を変数に割り当てます。

関数または操作の実行にかかる時間を判断するには、system.file ()関数を使用する必要があります。ファイルを開くのにかかる時間を評価したいので、引数にread.csv(df)と書きます。

コードを実行すると、ファイルを開くのにかかった時間がコンソールに表示されます。経過時間の列は、CPU が R コードを実行するのにかかった時間を示します。結果は、RStudio に 31.93 秒かかったことがわかり、これはかなりの時間がかかりました。常に大規模なデータセットを操作している場合、この読み込み時間は現実的ではありません。

R コードのパフォーマンスを最適化する方法の 1 つは、tidyverseパッケージを使用することです。そうすることで、時間が 30 秒から 5 秒に短縮されます。

ファイルを読み取るには、read_csv ()関数を使用する必要があることに注意してください。

Tidyverse パッケージは、データの読み取りと書き込みのための高速で効率的な関数のセットを提供するreadrパッケージを使用することで、R での読み込み時間を短縮します。readr パッケージは、大きなデータ セットを迅速かつ効率的に読み取ることができるread_csv ( )やread_table ( )などの関数を提供します。

R のもう 1 つの最適化方法は、data.tableパッケージを使用することです。これはインターネット上で無料でダウンロードできます。

R の data.table パッケージは、大規模で複雑なデータセットを操作するための強力かつ効率的なツールです。これは、R の中核となるデータ構造である data.frame オブジェクトの拡張バージョンを提供します。 data.table の主な利点は、大規模なデータセットを操作する際のパフォーマンスが高く、メモリ使用量が少ないことです。

このパッケージを使用する場合、 read.csv() の代わりにfread()関数を記述する必要があることに注意してください。これをコードと一緒に実行すると、ロード時間が 2.25 秒に短縮されることがわかります。

Microbenchmark を使用した R パッケージの比較

各メソッド間のパフォーマンスを比較するには、microbenchmark ( )関数を使用できます。

R のマイクロベンチマーク ( ) 関数は、R コードのパフォーマンスを測定するためのツールです。R 式の実行時間をベンチマークするための、シンプルで使いやすいインターフェイスを提供します。

この機能の優れた点は、プロセスを繰り返す回数を設定できることです。これにより、より正確な結果が得られます。結果に一貫性があるかどうかを確認することもできます。

LuckyTemplates で CSV ファイルを読み取るときに問題が発生した場合は、RStudio が代わりにそれを行うことができます。R には、コードのパフォーマンスを最適化するために使用できる他のオプションがあります。ただし、そのシンプルさのため、data.table を強くお勧めします。

結論

R コードの最適化は、R スクリプトを効率的に実行するための重要な手順です。データ操作に Tidyverse パッケージを使用する、大規模なデータ セットに data.table パッケージを使用する、R コードのパフォーマンスを測定するために microbenchmark パッケージを使用するなど、R コードの最適化に使用できる手法とツールがいくつかあります。

また、ループの代わりにベクトル化された操作を使用する、独自の関数を作成する代わりに組み込み関数を利用する、コードのメモリ使用量に注意するなど、適切なコーディング方法を心に留めておくことも重要です。

ではごきげんよう、

ジョージ・マウント