【问题标题】:Fastest way to replace NAs in a large data.table在大型 data.table 中替换 NA 的最快方法
【发布时间】:2011-11-06 07:57:39
【问题描述】:

我有一个很大的data.table,其中有许多缺失值分散在它的约 20 万行和 200 列中。我想尽可能高效地将这些 NA 值重新编码为零。

我看到两个选项:
1:转换为data.frame,并使用like this
2:某种很酷的data.table子设置命令

我会对类型 1 相当有效的解决方案感到满意。转换为 data.frame 然后再转换回 data.table 不会花费太长时间。

【问题讨论】:

  • 为什么要将data.table 转换为data.framedata.table data.frame。任何 data.frame 操作都可以正常工作。
  • @Andrie。一个关键的区别是您不能通过指定列号来访问data.table 中的列。所以DT[,3] 不会给出第三列。我认为这使得链接中提出的解决方案在这里不可行。我相信有一个优雅的方法使用一些data.table 魔法!
  • @Ramnath, AFAIK, DT[, 3, with=FALSE] 返回第三列。
  • @Andrie。但是mydf[is.na(mydf) == TRUE]在数据帧上的工作仍然存在问题,而mydt[is.na(mydt) == TRUE]给我一些奇怪的东西,即使我使用with=FALSE
  • @Ramnath,点了。我之前的陈述过于宽泛,即我错了。对不起。 Data.tables 仅在没有 data.table 方法时表现得像 data.frames。

标签: r performance dataframe data.table


【解决方案1】:

这是一个使用 data.table:= 运算符的解决方案,基于 Andrie 和 Ramnath 的答案。

require(data.table)  # v1.6.6
require(gdata)       # v2.8.2

set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)
dim(dt1)
[1] 200000    200    # more columns than Ramnath's answer which had 5 not 200

f_andrie = function(dt) remove_na(dt)

f_gdata = function(dt, un = 0) gdata::NAToUnknown(dt, un)

f_dowle = function(dt) {     # see EDIT later for more elegant solution
  na.replace = function(v,value=0) { v[is.na(v)] = value; v }
  for (i in names(dt))
    eval(parse(text=paste("dt[,",i,":=na.replace(",i,")]")))
}

system.time(a_gdata = f_gdata(dt1)) 
   user  system elapsed 
 18.805  12.301 134.985 

system.time(a_andrie = f_andrie(dt1))
Error: cannot allocate vector of size 305.2 Mb
Timing stopped at: 14.541 7.764 68.285 

system.time(f_dowle(dt1))
  user  system elapsed 
 7.452   4.144  19.590     # EDIT has faster than this

identical(a_gdata, dt1)   
[1] TRUE

请注意,f_dowle 通过引用更新了 dt1。如果需要本地副本,则需要显式调用 copy 函数来制作整个数据集的本地副本。 data.table 的 setkeykey<-:= 不写时复制。

接下来,让我们看看 f_dowle 把时间花在了哪里。

Rprof()
f_dowle(dt1)
Rprof(NULL)
summaryRprof()
$by.self
                  self.time self.pct total.time total.pct
"na.replace"           5.10    49.71       6.62     64.52
"[.data.table"         2.48    24.17       9.86     96.10
"is.na"                1.52    14.81       1.52     14.81
"gc"                   0.22     2.14       0.22      2.14
"unique"               0.14     1.36       0.16      1.56
... snip ...

在那里,我将重点关注na.replaceis.na,其中有一些矢量副本和矢量扫描。通过编写一个小的 na.replace C 函数,通过向量中的引用更新NA,可以很容易地消除这些问题。我认为这至少可以将 20 秒缩短一半。任何 R 包中都存在这样的功能吗?

f_andrie 失败的原因可能是因为它复制了整个dt1,或者创建了一个与整个dt1 一样大的逻辑矩阵,几次。其他 2 种方法一次只处理一列(尽管我只是简单地查看了NAToUnknown)。

EDIT(Ramnath 在 cmets 中要求的更优雅的解决方案):

f_dowle2 = function(DT) {
  for (i in names(DT))
    DT[is.na(get(i)), (i):=0]
}

system.time(f_dowle2(dt1))
  user  system elapsed 
 6.468   0.760   7.250   # faster, too

identical(a_gdata, dt1)   
[1] TRUE

我希望我一开始就这样做!

EDIT2(1 年后,现在)

还有set()。如果有很多列被循环通过,这可能会更快,因为它避免了在循环中调用[,:=,] 的(小)开销。 set 是一个可循环的 :=。见?set

f_dowle3 = function(DT) {
  # either of the following for loops

  # by name :
  for (j in names(DT))
    set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)

  # or by number (slightly faster than by name) :
  for (j in seq_len(ncol(DT)))
    set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)
}

【讨论】:

  • +!很好的答案!是否有可能拥有更直观的 eval(parse)... 等价物。在更广泛的意义上,我认为对data.table 的所有元素进行操作会很有用。
  • 您的第二个代码块似乎是最适合data.table 的方法。谢谢!
  • @Statwonk 我猜你的DTlogical 类型的列,与此测试的create_dt() 示例不同。将set() 调用的第四个参数(在您的示例中为0 并在R 中键入double)更改为FALSE,它应该可以在没有警告的情况下工作。
  • @Statwonk 我已经提交了一个功能请求以放宽这种情况并在将长度为 1 的向量 0 和 1 强制为逻辑时删除该警告:#996。可能不会这样做,因为为了速度,您确实希望收到有关不必要的重复强制的警告。
  • @StefanF 是的,我也更喜欢seq_along(DT)。但是读者必须知道seq_along 将位于列而不是行的下方。 seq_len(col(DT)) 出于这个原因更加明确。
【解决方案2】:

这是我能想到的最简单的一个:

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

高效,无需编写函数和其他胶水代码。

【讨论】:

  • 不适用于大型数据集和普通工作站计算机(内存分配错误)
  • @Jake 在一台 16GB 内存的机器上,我能够在 31M 行,约 20 列上运行它。当然是 YMMV。
  • 我遵从您的经验证据。谢谢。
  • 不幸的是,在最新版本的 data.table 中它不起作用。它说[.data.table(dt, is.na(dt)) 中的错误:我是无效类型(矩阵)。也许将来一个 2 列矩阵可以返回 DT 的元素列表(本着 FAQ 2.14 中的 A[B] 的精神)。如果您愿意,请让 datatable-help 知道,或者将您的 cmets 添加到 FR #657。 >
  • 这很有趣!我一直用set
【解决方案3】:

data.table 包(版本 >= 1.12.4)中提供了用于此目的的专用函数(nafillsetnafill):

它并行处理列,非常好地解决了之前发布的基准,低于它的时间与迄今为止最快的方法,并且还使用 40 核机器进行了扩展。

library(data.table)
create_dt <- function(nrow=5, ncol=5, propNA = 0.5){
  v <- runif(nrow * ncol)
  v[sample(seq_len(nrow*ncol), propNA * nrow*ncol)] <- NA
  data.table(matrix(v, ncol=ncol))
}
f_dowle3 = function(DT) {
  for (j in seq_len(ncol(DT)))
    set(DT,which(is.na(DT[[j]])),j,0)
}

set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)
dim(dt1)
#[1] 200000    200
dt2 = copy(dt1)
system.time(f_dowle3(dt1))
#   user  system elapsed 
#  0.193   0.062   0.254 
system.time(setnafill(dt2, fill=0))
#   user  system elapsed 
#  0.633   0.000   0.020   ## setDTthreads(1) elapsed: 0.149
all.equal(dt1, dt2)
#[1] TRUE

set.seed(1)
dt1 = create_dt(2e7, 200, 0.1)
dim(dt1)
#[1] 20000000    200
dt2 = copy(dt1)
system.time(f_dowle3(dt1))
#   user  system elapsed 
# 22.997  18.179  41.496
system.time(setnafill(dt2, fill=0))
#   user  system elapsed 
# 39.604  36.805   3.798 
all.equal(dt1, dt2)
#[1] TRUE

【讨论】:

【解决方案4】:
library(data.table)

DT = data.table(a=c(1,"A",NA),b=c(4,NA,"B"))

DT
    a  b
1:  1  4
2:  A NA
3: NA  B

DT[,lapply(.SD,function(x){ifelse(is.na(x),0,x)})]
   a b
1: 1 4
2: A 0
3: 0 B

仅供参考,比gdata或data.matrix慢,但只使用data.table包,可以处理非数字条目。

【讨论】:

  • 您可能既可以避免ifelse,也可以通过DT[, names(DT) := lapply(.SD, function(x) {x[is.na(x)] &lt;- "0" ; x})] 进行引用更新。我怀疑它会比你提到的答案慢。
【解决方案5】:

这是在gdata 包中使用NAToUnknown 的解决方案。我使用 Andrie 的解决方案创建了一个巨大的数据表,并且还包含了与 Andrie 解决方案的时间比较。

# CREATE DATA TABLE
dt1 = create_dt(2e5, 200, 0.1)

# FUNCTIONS TO SET NA TO ZERO   
f_gdata  = function(dt, un = 0) gdata::NAToUnknown(dt, un)
f_Andrie = function(dt) remove_na(dt)

# COMPARE SOLUTIONS AND TIMES
system.time(a_gdata  <- f_gdata(dt1))

user  system elapsed 
4.224   2.962   7.388 

system.time(a_andrie <- f_Andrie(dt1))

 user  system elapsed 
4.635   4.730  20.060 

identical(a_gdata, g_andrie)  

TRUE

【讨论】:

  • +1 很好的发现。有趣 - 这是我第一次看到 user 时间相似但 elapsed 时间差异很大的时间。
  • @Andrie 我尝试使用rbenchmark 对使用更多复制的解决方案进行基准测试,但可能由于数据帧的大小而出现内存不足错误。如果您可以在这两种解决方案上运行 benchmark 并进行多次复制,那么这些结果会很有趣,因为我不确定为什么我会获得 3 倍的加速
  • @Ramnath 为了让事情正确,这个答案中的时间是针对ncol=5 我认为(应该需要更长的时间)由于create_dt 中的错误。
【解决方案6】:

我的理解是,R 中快速运算的秘诀是利用向量(或数组,它们是底层的向量。)

在这个解决方案中,我使用了data.matrix,它是一个array,但行为有点像data.frame。因为是数组,所以可以用一个很简单的向量替换来替换NAs:

删除NAs 的小辅助函数。本质是一行代码。我这样做只是为了测量执行时间。

remove_na <- function(x){
  dm <- data.matrix(x)
  dm[is.na(dm)] <- 0
  data.table(dm)
}

用于创建给定大小的data.table 的小辅助函数。

create_dt <- function(nrow=5, ncol=5, propNA = 0.5){
  v <- runif(nrow * ncol)
  v[sample(seq_len(nrow*ncol), propNA * nrow*ncol)] <- NA
  data.table(matrix(v, ncol=ncol))
}

小样本演示:

library(data.table)
set.seed(1)
dt <- create_dt(5, 5, 0.5)

dt
            V1        V2        V3        V4        V5
[1,]        NA 0.8983897        NA 0.4976992 0.9347052
[2,] 0.3721239 0.9446753        NA 0.7176185 0.2121425
[3,] 0.5728534        NA 0.6870228 0.9919061        NA
[4,]        NA        NA        NA        NA 0.1255551
[5,] 0.2016819        NA 0.7698414        NA        NA

remove_na(dt)
            V1        V2        V3        V4        V5
[1,] 0.0000000 0.8983897 0.0000000 0.4976992 0.9347052
[2,] 0.3721239 0.9446753 0.0000000 0.7176185 0.2121425
[3,] 0.5728534 0.0000000 0.6870228 0.9919061 0.0000000
[4,] 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1255551
[5,] 0.2016819 0.0000000 0.7698414 0.0000000 0.0000000

【讨论】:

  • 这是一个非常好的示例数据集。我会尝试改进remove_na。 21.57s 的时间包括create_dt(包括runifsample)和remove_na。您可以编辑以拆分 2 次吗?
  • create_dt 有没有小bug?无论ncol 是否传入,它似乎总是创建一个 5 列的 data.table。
  • @MatthewDowle 发现得很好。错误已删除(以及时间)
  • 只有在所有列都是相同类型的情况下才能正常转换为矩阵。
【解决方案7】:

为了完整起见,将 NA 替换为 0 的另一种方法是使用

f_rep <- function(dt) {
dt[is.na(dt)] <- 0
return(dt)
}

为了比较结果和时间,我采用了迄今为止提到的所有方法。

set.seed(1)
dt1 <- create_dt(2e5, 200, 0.1)
dt2 <- dt1
dt3 <- dt1

system.time(res1 <- f_gdata(dt1))
   User      System verstrichen 
   3.62        0.22        3.84 
system.time(res2 <- f_andrie(dt1))
   User      System verstrichen 
   2.95        0.33        3.28 
system.time(f_dowle2(dt2))
   User      System verstrichen 
   0.78        0.00        0.78 
system.time(f_dowle3(dt3))
   User      System verstrichen 
   0.17        0.00        0.17 
system.time(res3 <- f_unknown(dt1))
   User      System verstrichen 
   6.71        0.84        7.55 
system.time(res4 <- f_rep(dt1))
   User      System verstrichen 
   0.32        0.00        0.32 

identical(res1, res2) & identical(res2, res3) & identical(res3, res4) & identical(res4, dt2) & identical(dt2, dt3)
[1] TRUE

因此,新方法比f_dowle3 稍慢,但比所有其他方法都快。但老实说,这违背了我对 data.table 语法的直觉,我不知道为什么会这样。有谁能赐教吗?

【讨论】:

  • 是的,我检查了它们,这就是为什么我包含成对相同的原因。
  • 这就是为什么它不是惯用方式的原因 - stackoverflow.com/a/20545629
【解决方案8】:

使用最新的data.table 1.12.6 版本中的fifelse 函数,它甚至比gdata 包中的NAToUnknown 快​​10 倍:

z = data.table(x = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE))
system.time(z[,x1 := gdata::NAToUnknown(x, 0)])

#   user  system elapsed 
#  0.798   0.323   1.173 
system.time(z[,x2:= fifelse(is.na(x), 0, x)])

#   user  system elapsed 
#  0.172   0.093   0.113 

【讨论】:

【解决方案9】:

要推广到许多列,您可以使用这种方法(使用以前的示例数据但添加一列):

z = data.table(x = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE), y = sample(c(NA_integer_, 1), 2e7, TRUE))

z[, names(z) := lapply(.SD, function(x) fifelse(is.na(x), 0, x))]

虽然没有测试速度

【讨论】:

    【解决方案10】:
    > DT = data.table(a=LETTERS[c(1,1:3,4:7)],b=sample(c(15,51,NA,12,21),8,T),key="a")
    > DT
       a  b
    1: A 12
    2: A NA
    3: B 15
    4: C NA
    5: D 51
    6: E NA
    7: F 15
    8: G 51
    > DT[is.na(b),b:=0]
    > DT
       a  b
    1: A 12
    2: A  0
    3: B 15
    4: C  0
    5: D 51
    6: E  0
    7: F 15
    8: G 51
    > 
    

    【讨论】:

    • 不过,您如何将其推广到多个列?
    • @DavidArenburg 只需编写一个 for 循环。这应该是公认的答案:这是最简单的!
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