full_join() r 中分段/批次中的两个数据帧答案

【问题标题】：full_join() two data frames in segments/batches in rfull_join() r 中分段/批次中的两个数据帧
【发布时间】：2019-02-26 20:16:48
【问题描述】：

我有两个要合并的数据框。

df1 的维度为 20015 行和 7 个变量。 df2 的维度为 8534664 行和 29 个变量。

当我执行full_join(df1, df2, by = "KEY") 时，我得到了Error: cannot allocate vector of size 891.2 Mb，所以我设置了memory.limit(1000000)，但我仍然得到同样的错误。我运行full_join()，同时在 Windows 任务管理器中查看我的 CPU 使用率图表，它呈指数级增长。我还在代码中使用了gc()。

我的问题是，是否有一个函数可以加入第一行 1,000,000 行。休息一下，然后加入下一个 1,000,000 行等，直到所有行都已加入。

有没有批量运行full_join()的功能？

【问题讨论】：

尝试使用 data.table 加入，这在内存使用方面非常简洁......请参阅此处如何执行：stackoverflow.com/questions/15170741/…

标签： r dplyr

【解决方案1】：

这只是为了报告在 64 位 Windows 系统（Intel ~3.5 Ghz，RAM 120GB）中从 data.table 运行 full_join 和 merge 所需的时间。希望它至少可以作为您案例的参考。

library(data.table)
df1 <- data.table(KEY=sample(1:800,20015,replace = TRUE), 
                  matrix(rnorm(20015*7),20015,7))#1.1MB
df2 <- data.table(KEY=sample(1:800,8534664,replace = TRUE), 
                  matrix(rnorm(8534664*29),8534664,29))#1.9GB
library(dplyr)
tick <- Sys.time()
df_join <- full_join(df1, df2, by = "KEY") #~58.1 GB in memory
tock <- Sys.time()- tick #~1.85min
#With data.table merge.
tick <- Sys.time()
df_join<- merge(df1, df2, by = "KEY", allow.cartesian = TRUE)#~58.1 GB in memory
tock <- Sys.time() - tick #~5.75 mins

【讨论】：