R结合FF基和Sqldf

Question

到目前为止，我一直在使用 Sqldf 和 R 函数的组合来管理我的数据集。但是，我需要在大型数据集上执行一堆左连接，即使使用 sqldf dbname=tempfile()，我也会开始耗尽内存。

我注意到 FF 的第一件事是我无法将它传递给 sqldf。我注意到的第二件事是我的典型函数并不都在 ff 中工作。

我的正常加入示例

base <- read.csv(filename)
base <- sqldf("select * from base where DATE > 20120101")

for (j in list.files()){
   temp <- read.csv(tempfile)
   temp <- sqldf("select MATCH_KEY, DATE from temp")
   base <- sqldf("select * from base NATURAL LEFT OUTER JOIN temp")
 }

对于 ffbase，我不能简单地使用“as.ffdf(temp)”。解决方法是编写一个物理临时文件，然后将其作为 ff 读入，然后与 ff-s 进行合并。我觉得这不是与 ff 合作的好方法。有更好的选择吗？

我面临的第二个问题可能是由于我对 ff 的陌生。我有一个简单的代码，只是不知道如何在 ff 中实现。基本上我有数据框基础，我想循环并计算值大于某个数字的次数。使用我的日期示例的想法（实际上我也在检查数字、比率等，但想法始终相同）。

checks <- c(20010101,20020101,20030101)
summary <- matrix(0,ncol=dim(base)[2],nrow=length(checks))

for (i in checks){
  for (j in dim(base)[2]){
     summary[i,j]<-sum(base[,j]>=i)
}}

这些函数也不适用于 ff。现在我实际上正在使用 sqldf 读取文件，然后写入一个临时文件。用 ff 读那些，然后做所有的合并业务。然后，我再次写入一个临时文件，并将其作为普通文件读回。哎呀！有什么改进建议吗？

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一个大问题是，如何使用 as.ffdf 转换通过 sqldf (temp

另外，我似乎无法在 ff 中使用的两个函数示例。

1) 我经常用 0 替换文件中的缺失值，以将它们与合并创建的缺失区分开来。我这样做是通过

   DF[is.na(DF)] <- 0

使用 ff 似乎有点复杂，我担心失去可读性：Replace NAs in a ffdf object

2) 对列或行求和，寻找特定值。例如，计算“R”在列中出现的次数。在ff中？

Answer 1

对于第一个问题。你为什么不这样做？

require(ffbase)
base <- read.csv.ffdf(filename)
open(base)
base <- subset(base, DATE > 20120101)

for (j in list.files()){
  temp <- read.csv.ffdf(tempfile, transFUN=function(x){
    x[c("MATCH_KEY","DATE")]
  })
  base <- merge(base, temp, by.x="MATCH_KEY", by.y="MATCH_KEY", all.x=TRUE)
}

为了使 sqldf 与 ffdf 对象一起工作，sqldf 中可能需要进行一些更改，即在它将数据从 ffdf 推送到 sqlite 的地方，这需要分块完成，这样它就不会溢出 RAM。此外，在 sqldf 中提取回 R 中的 ffdf 应该以不同方式处理（可能通过使用 ETLUtils 中的 read.dbi.ffdf） - 可能将此作为更改请求向 sqldf 包作者询问。

关于您的第二个问题，请务必展示您使用 ff 尝试过的内容以及您停止进一步尝试的地方。因为您在问题中指出的内容完全可以使用 ff。