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R:如何在不耗尽内存的情况下绑定(bind)两个巨大的数据帧

coder 2023-06-04 原文

我有两个数据框 df1 和 df2，每个都有大约 1000 万行和 4 列。我使用 RODBC/sqlQuery 将它们读入 R 没有问题，但是当我尝试 rbind 它们时，我得到了最可怕的 R 错误消息:cannot allocate memory。必须有更有效的方法来更有效地执行 rbind —— 有人想分享他们最喜欢的技巧吗？例如，我在 sqldf 的文档中找到了这个示例:

# rbind
a7r <- rbind(a5r, a6r)
a7s <- sqldf("select * from a5s union all select * from a6s")

这是最好的/推荐的方法吗？

更新 正如 JD Long 在他对 this question 的回答中所建议的那样，我在上面的 sqldf 调用中使用关键的 dbname = tempfile() 参数让它工作。

最佳答案

您可以让 SQLite 在将它们发送到 R 之前读取它们并组合它们，而不是在开始时将它们读入 R 中然后将它们组合起来。这样文件就不会单独加载到 R 中。

# create two sample files
DF1 <- data.frame(A = 1:2, B = 2:3)
write.table(DF1, "data1.dat", sep = ",", quote = FALSE)
rm(DF1)

DF2 <- data.frame(A = 10:11, B = 12:13)
write.table(DF2, "data2.dat", sep = ",", quote = FALSE)
rm(DF2)

# now we do the real work
library(sqldf)

data1 <- file("data1.dat")
data2 <- file("data2.dat")

sqldf(c("select * from data1", 
 "insert into data1 select * from data2", 
 "select * from data1"), 
 dbname = tempfile())

这给出了:

>  sqldf(c("select * from data1", "insert into data1 select * from data2", "select * from data1"), dbname = tempfile())
   A  B
1  1  2
2  2  3
3 10 12
4 11 13

如果行顺序不重要，这个较短的版本也可以使用:

sqldf("select * from data1 union select * from data2", dbname = tempfile())

查看 sqldf 主页 http://sqldf.googlecode.com和 ?sqldf 了解更多信息。请特别注意文件格式参数，因为它们与 read.table 很接近但又不相同。在这里，我们使用了默认值，因此问题不大。

关于R:如何在不耗尽内存的情况下绑定(bind)两个巨大的数据帧，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4761073/

耗尽何在codedata34rmemorymemory-managementdata.tablesqldf

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