は、r：ループ

Question

まずで管理するメモリ割り当て、この質問を約

Error: cannot allocate vector of size n

与えられたとして、私はこのエラーを受け入れ、私は私が持っている

• コード内のエラーを回避しようとしていますではありません3000個の+変数と12万例

• すべての列が数値のデータセット

• NAをゼロでリセットする必要があります

• データセット全体で値を0に再割り当てすると、メモリが 割り当てエラーになります。

• だから私は一度ゼロ1列に値を再割り当てしています： `約1000列の後

  resetNA <- function(results) 
  { 
      for (i in 1:ncol(results)) 
      { 
        if(i>10) 
        { 
          results[,i][is.na(results[,i])] <- 0 
        } 
      } 
      print(head(results)) 
  } 
  

、私はまだメモリ割り当てエラーが発生します。

これは私にとっては奇妙なことです。何らかの形で、各ループの後にメモリの割り当てが増加しています。しかし、なぜこれが当てはまるのかわかりません。

また、ループごとにガベージコレクション関数を呼び出そうとしましたが、まだメモリ割り当てエラーがあります。

メモリ割り当ての増加が避けられるように変数を管理する方法を教えてもらえますか（結局のところ、データフレームのサイズは変更されていません）。

Answer 1

上記のコメントで述べたように、答えはhereです： Fastest way to replace NAs in a large data.table

私はそれを試してみましたが、それは私がRのメモリ使用量に関する重要な一般的な原理を学んできた非常によく

Answer 2

に動作します。データフレームをループする可能避けWhereever

See this discussion.

。 lapplyを使用してください。これは、データフレームをリストに変換して、関連する関数をリスト上で実行します。その後、リストを返します。リストをデータフレームに戻します。

次の例では、数値の頻度をカテゴリ変数に再コードしています。これは高速で、メモリ使用量を増加させません。

list1<-lapply(mybigdataframe,function(x) ifelse(x>0,"Yes","No")) 
    newdf1<-as.data.frame(list1)