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在实际的问题中，数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间，所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。否则，数据分析可能要花太长时间甚至无法进行。此外，处理数据的有效策略可以在很大程度上提高分析效率。
1. 清理工作空间
为了在数据分析时获得尽可能大的内存空间，建议在启动任何新的分析项目时，首先清理工作空间。
# rm(list = ls(all = TRUE))
函数 ls( ) 用于显示当前工作空间中的对象，其中参数 all 默认为 FALSE，这里设为 TRUE 是为清除包括隐藏对象在内的所有对象。
此外，在数据分析的过程中，对于临时对象和不再需要的对象，使用命令 rm(object1,object2, …) 及时将它们清除。
2. 快速读取.csv 文件
.csv 文件占用空间小，可以由 Excel 查看和生成，因此被广泛运用于存储数据。在前面里介绍的函数 read.csv( ) 可以很方便地读取 .csv 文件。但是，对于大型数据集，该函数读取数据的速度太慢，有时甚至会报错。这时，可以使用 readr 包里的 read_csv( ) 函数或者 data.table 包里的 fread( ) 函数读入数据，其中后者的读取速度更快（大约为前者的两倍）。
data.table 包提供了一个数据框的高级版本，大大提高了数据处理的速度。该包尤其适合那些需要在内存中处理大型数据集（比如 1GB～100GB）的用户。不过，这个包的操作方式与 R 中其他包相差较大，需要投入一定的时间学习。
3. 模拟一个大型数据集
为了便于说明，下面模拟一个大型数据集，该数据集包含 50000 条记录、200 个变量。
bigdata <- as.data.frame(matrix(rnorm(50000 * 200), ncol = 200))
# 使用了嵌套的两个 for 循环语句和 R 的内置常量 letters（小写英文字母）为 200 个变量命名。
varnames <- NULL
# 外面一层循环语句构建变量名的第一个字符（a～t）
for (i in letters[1:20]) {
# 里面一层循环语句把数字 1～10 用 `_` 作为分隔符分别连接到这些字母上。
for (j in 1:10) {
# 函数 paste( ) 用于连接字符串。
varnames <- c(varnames, paste(i, j, sep = "_"))
}
}
names(bigdata) <- varnames
names(bigdata)
# 可惜 apply 此处会导致多余的空格
# apply(expand.grid(1:20, letters[1:20]), 1, function(x) paste(x[2], x[1], sep="_"))
# sprintf("%s_%s", expand.grid(1:10,letters[1:20])[,2],expand.grid(1:10,letters[1:20])[,1])
# 或者
# as.vector(t(outer(letters[1:20], 1:10, paste, sep="_")))
4. 剔除不需要的变量
在进行正式的分析之前，我们需要把暂时用不上的变量剔除以减少内存的负担。dplyr 包的 select 系列函数在这里可以派上用场，尤其是将这些函数与 tidyselect 包的 starts_with( )、ends_with( ) 和 contains( ) 等函数联合使用会带来诸多便利。
先加载这两个包：
library(dplyr)
library(tidyselect)
接下来举例说明如何使用 select 系列函数选择或剔除变量。
subdata1 <- select(bigdata, starts_with("a"))
names(subdata1)
# 'a_1''a_2''a_3''a_4''a_5''a_6''a_7''a_8''a_9''a_10'
subdata2 <- select(bigdata, ends_with("2"))
names(subdata2)
#'a_2''b_2''c_2''d_2''e_2''f_2''g_2''h_2''i_2''j_2''k_2''l_2''m_2''n_2''o_2''p_2''q_2''r_2''s_2''t_2'
函数 starts_with( ) 和 ends_with( ) 分别表示变量的前缀和后缀。在上面的命令中，subdata1 选取了数据集里所有以 a 开头的变量，而 subdata2 选取了数据集里所有以 2 结尾的变量。
如果要选取所有以 a 或 b 开头的变量，可以使用下面的命令：
# subdata3 <- select(bigdata, c(starts_with("a"), starts_with("b")))
subdata3 <- select_at(bigdata, vars(starts_with("a"), starts_with("b"))) # 注意跟 select 语法稍有不同
names(subdata3)
要选择变量名里包含某些字符的所有变量，可以借助函数 contains( ) 实现。例如，要选择包含字符 1 的所有变量，可以输入下面的命令：
# subdata4 <- select(bigdata, c(contains("1")))
subdata4 <- select_at(bigdata, vars(contains("1")))
names(subdata4)
需要注意的是，所有以 10 结尾的变量也是包含字符 1 的。
如果要剔除某些变量，只需要在函数 starts_with( )、ends_with( ) 和 contains( ) 前面加上 - 号。例如，要剔除以 1 或 5 结尾的变量，可以使用下面的命令：
# subdata5 <- select(bigdata, c(-contains("1"), -contains("5")))
subdata5 <- select_at(bigdata, vars(-contains("1"), -contains("5")))
names(subdata5)
5. 选取数据集的一个随机样本
对大型数据集的全部记录进行处理往往会降低分析的效率。在编写代码时，可以只抽取一部分记录对程序进行测试，以便优化代码并消除 bug。
# 参数 size 用于指定行的个数
sampledata1 <- sample_n(subdata5, size = 500)
nrow(sampledata1)
# 参数 size 用于指定占所有行的比例。
sampledata2 <- sample_frac(subdata5, size = 0.02)
nrow(sampledata2)
# 500
# 1000
函数 sample_n( ) 和 sample_frac( ) 都用于从数据框中随机选取指定数量的行，前者中的参数 size 用于指定行的个数，而后者中的参数 size 用于指定占所有行的比例。
需要说明的是，上面讨论的处理大型数据集的策略只适用于处理 GB 级的数据集。不论用哪种工具，处理 TB 和 PB 级的数据集都是一种挑战。R 中有几个包可以用于处理 TB 级数据集，例如 RHIPE、RHadoop 和 RevoScaleR 等。这些包的学习曲线相对陡峭，需要对高性能计算有一定的了解，有需求的话你可以自行探索，这里不做介绍。
sample_n() 和 sample_frac() 即将退休，包文档中推荐改用 slice_sample( )，用法可查看此处。
# 使用 slice_sample( ) 进行处理
sampledata1 <- slice_sample(subdata5, n = 500)
nrow(sampledata1)
sampledata2 <- slice_sample(subdata5, prop = 0.02)
nrow(sampledata2)
