R中的数据重组

Question

我有几个这样的CSV文件：

site,run,id,payload,dir
1,1,1,528,1
1,1,1,540,2
1,1,3,532,1
# ... thousands more rows ...

（在我正在处理的实际案例中，共有三个文件，共1408378行。）为了打印，我想将它们重新排列为以下格式：

^{pr2}$

其中“label”来自CSV文件的名称；“stream”是分配给一个文件中“site”、“run”和“id”的每个组合的序列号（因此，仅在“label”中是唯一的）；“i”是每个“stream”中的行号；“dir”和“payload”直接取自原始文件。我还想丢弃每个流的前20行以外的所有行。我预先知道CSV文件中的每个单元格（除了头）都是一个正整数，'dir'只接受值1和2。在

我用plyr终止了我最初的尝试，因为经过一个多小时的计算，它已经运行了高达6GB工作集的R进程，而且看不到尽头。在最新的plyr中，对foreach并行性的新支持并没有起到任何作用：8个进程每个运行10分钟的CPU时间，然后它又回到一个进程，又持续了一个小时，是的，我的RAM再次崩溃。在

因此，我用Python编写了一个助手脚本，用它我更加流利：

import sys
def processOne(fname):
    clusters = {}
    nextCluster = 1
    with open(fname + ".csv", "r") as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            if line == "site,run,id,payload,dir": continue
            (site, run, id, payload, dir) = line.split(',')
            clind = ",".join((site,run,id))

            clust = clusters.setdefault(clind,
                                        { "i":nextCluster, "1":0, "2":0 })
            if clust["i"] == nextCluster:
                nextCluster += 1

            clust[dir] += 1
            if clust[dir] > 20: continue

            sys.stdout.write("{label},{i},{dir},{j},{payload}\n"
                             .format(label=fname,
                                     i=clust["i"],
                                     dir=dir,
                                     j=clust[dir],
                                     payload=payload))

sys.stdout.write("label,stream,dir,i,payload\n")
for fn in sys.argv[1:]: processOne(fn)

并从R脚本调用它：

all <- read.csv(pipe("python preprocess.py A B C", open="r"))

五秒钟内完成。在

所以问题是：在R中，正确的方法是什么？不是这个具体的任务，而是这类问题。在分析数据之前，我几乎总是需要在一堆数据中进行混乱处理，而用其他语言编写代码和计算机执行代码几乎总是比较容易。这让我觉得我只使用R作为ggplot2的接口，如果我学习matplotlib，也许从长远来看我可以节省自己的时间。在

Answer 1

完成所需步骤的R代码：

“其中'label'从CSV文件名派生；”

filvec <- list.files(<path>)
for (fil in filvec) {  #all the statements will be in the loop body
  dat <- read.csv(fil)
  dat$label <- fil   # recycling will make all the elements the same character value

“stream”是分配给一个文件中“site”、“run”和“id”的每个组合的序列号（因此，只有在“label”中是唯一的）

^{pr2}$

“'i'是每个'stream'中的行号；”

dat$i <- ave(dat$site,     # could be any column since we are not using its values
             dat$stream,   # 'ave' passes grouped vectors, returns same length vector
             FUN= function(x) 1:length(x) )

“‘dir’和‘payload’直接取自原始文件。”

 # you can refer to them by name or column number

“我还想丢弃每个流的前20行以外的所有行。”在

 out <- dat[dat$i <= 20,     # logical test for the "first 20"
             c('label','stream','dir','i','payload') ]  # chooses columns desired
     }  # end of loop

实际上，目前这将覆盖三个'dat'文件。（因此，对于速度检查的一次性测试运行来说，这将非常有用。）您可以进行最后一次调用，例如：

  assign(paste(fil, "out", sep="_"), dat[dat$i <= 20,
                                          c('label','stream','dir','i','payload') ] )

Answer 2

data.table包通常会加速大型到大型的操作数据帧. 在

例如，下面的代码使用三个500000行数据帧作为输入，并在我不太强大的笔记本电脑上执行您描述的所有转换。在

library(data.table)

## Create a list of three 500000 row data.frames
df <- expand.grid(site=1:2, run=1:2, id=1:2)
df <- data.frame(df, payload=1:1000, dir=rep(1, 5e5))
dfList <- list(df, df, df)
dfNames <- c("firstCSV", "secondCSV", "thirdCSV")

## Manipulate the data with data.table, and time the calculations
system.time({
outputList <-
    lapply(1:3, FUN = function(ii) {
        label <- dfNames[ii]
        df <- dfList[[ii]]
        dt <- data.table(df, key=c("site", "run", "id"))
        groups <- unique(dt[,key(dt), with=FALSE])
        groups[, stream := seq_len(nrow(groups))]
        dt <- dt[groups]
        # Note: The following line only keeps the first 3 (rather than 20) rows
        dt <- dt[, head(cbind(.SD, i=seq_len(.N)), 3), by=stream]
        dt <- cbind(label, dt[,c("stream", "dir", "i", "payload")])
        df <- as.data.frame(dt)
        return(df)
    })
output <- do.call(rbind, outputList)
})
##    user  system elapsed 
##    1.25    0.18    1.44 

## Have a look at the output
rbind(head(output,4), tail(output,4))

---

编辑：在2012年5月8日，我通过替换这行代码将上述代码的运行时间减少了约25%：

^{pr2}$

对于这两个：

dt <- cbind(dt, i = dt[, list(i=seq_len(.N)), by=stream][[2]])
dt <- dt[i<=3,]  # Note: This only keeps the 1st 3 (rather than 20) rows