在 R 中評估和優化代碼性能

優化 R 代碼可以顯著提高 R 腳本和程序的性能，使其運行更高效。這對於大型複雜數據集以及需要實時或定期運行的應用程序尤其重要。

在本教程中，我們將使用不同的R 包（例如 tidyverse 和 data.table）評估和優化 R 代碼的性能。例如，我們將了解 RStudio 使用 read.csv ( )函數、tidyverse 包和 data.table 包讀取大型 CSV 文件需要多長時間。

目錄

• 優化 R 中的性能
• 使用 Microbenchmark 比較 R 包
• 結論

優化 R 中的性能

打開 RStudio。在 R 腳本中，將文件擴展名分配給變量。

您需要使用system.file()函數來確定執行一個功能或操作需要多長時間。由於我們要評估打開文件需要多長時間，因此在參數中寫入read.csv (df) 。

運行代碼時，控制台將顯示打開文件所用的時間。elapsed 列顯示了 CPU 執行 R 代碼所花費的時間。結果表明，RStudio 花費了 31.93 秒，這是相當多的時間。如果您總是使用大型數據集，那麼這個加載時間是不切實際的。

優化 R 代碼性能的方法之一是使用tidyverse包。這樣做可以將時間從 30 秒減少到 5 秒。

請注意，為了讀取文件，您需要使用read_csv ( )函數。

tidyverse 包通過使用readr包改進了 R 中的加載時間，它提供了一組快速高效的數據讀寫函數。readr 包提供了read_csv()和read_table()等函數，可以快速高效地讀取大型數據集。

R 中的另一種優化方法是使用data.table包。這是在互聯網上免費下載。

R 中的 data.table 包是處理大型複雜數據集的強大而高效的工具。它提供了 data.frame 對象的增強版本，這是 R 中的核心數據結構。data.table 的主要優點是在處理大型數據集時具有高性能和低內存使用率。

注意，使用這個包時，需要寫fread()函數，而不是read.csv()。當您將它與您的代碼一起運行時，您可以看到加載時間減少到 2.25 秒。

使用 Microbenchmark 比較 R 包

要比較每種方法之間的性能，您可以使用微基準 ( )函數。

R中的microbenchmark()函數是衡量R代碼性能的工具。它提供了一個簡單易用的界面，用於對 R 表達式的執行時間進行基準測試。

此功能的一大優點是您可以設置重複該過程的次數。這給出了更精確的結果。您還可以確定結果是否一致。

如果您在 LuckyTemplates 中讀取 CSV 文件時遇到問題，RStudio 可以為您解決。R 中還有其他選項可用於優化代碼的性能。但強烈推薦使用 data.table，因為它很簡單。

結論

優化 R 代碼是確保 R 腳本高效運行的重要步驟。有多種技術和工具可用於優化 R 代碼，例如使用 tidyverse 包進行數據操作，使用 data.table 包處理大型數據集，以及使用 microbenchmark 包測量 R 代碼的性能。

記住良好的編碼習慣也很重要，例如使用矢量化操作而不是循環，使用內置函數而不是編寫自己的函數，以及注意代碼的內存使用情況。

一切順利，

喬治山