Zi 字媒體

R語言-檢視變數及資料型態所佔記憶體容量，零成本提高計算效率 2020-04-05 更新 目錄 原始文章 R語言-檢視變數及資料型態所佔記憶體容量，零成本提高計算效率 對資料科學家或數據分析師來說，資料量太大、電腦效能不足一直都是個痛，經常要小心翼翼地觀察記憶體使用率是不是快爆炸。然而，就我的觀察，一樣都是撰寫程式，資料科學工作者對於程式碼乾淨、易懂、高效率的追求似乎比其他工程師來得低。(或是我的樣本數不足，以偏概全) 其實，只要善用一些小工具，把檔案很大但用不到的物件清掉，並留意哪一種資料型態(Data Type)的容量較輕巧，就可以在不花錢升級電腦硬體的條件下，提升計算效率，也更有可能執行更複雜的計算。 來吧，直接複製貼上 check_file_size = 1000000){ unit_size = 1000){ unit_size 檢查資料型態(Data Type)的容量大小 # Compare Date and Number > t1 t2 check_file_size("t1", unit = "byte") t1 256 byte > check_file_size("t2",unit = "byte") t2 48 byte # Compare numeric and character for ID > test test2 check_file_size("test", unit = "byte") test 48 byte > check_file_size("test2", unit = "byte") test2 96 byte 實際應用 由於完整的日期格式實在是太暫記憶體空間了，所以我習慣做日期計算後，會同時保留完整的日期格式，以及Integer型態，後者拿來標記大量資料或是SQL時都很好用。 cal_date # 範例 ex1 推薦文章 在DataCamp學Python和R語言，快速入門資料科學 A Aron 以前用MIX這個名字在網路打滾，後來改為Aron。工業設計系畢業，曾任職知名品牌行銷企劃，做點設計，寫文案也寫網站；目前擔任零售業數據分析師。最近開始練格鬥和Python量化投資。