Dátumtáblázat létrehozása a LuckyTemplates alkalmazásban
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
A kódteljesítmény értékelése és optimalizálása az R-ben
Az R kód optimalizálása jelentősen javíthatja az R szkriptek és programok teljesítményét, ezáltal hatékonyabban futhatnak. Ez különösen fontos nagy és összetett adatkészletek esetén, valamint olyan alkalmazásoknál, amelyeket valós időben vagy rendszeresen kell futtatni.
Ebben az oktatóanyagban egy R-kód teljesítményét értékeljük és optimalizáljuk különböző , például tidyverse és data.table használatával. Példaként meglátjuk, mennyi ideig tart az RStudio egy nagy CSV-fájl beolvasásához a read.csv ( ) függvény, a tidyverse és a data.table csomag használatával.
Tartalomjegyzék
- A teljesítmény optimalizálása az R-ben
- R-csomagok összehasonlítása Microbenchmark használatával
- Következtetés
A teljesítmény optimalizálása az R-ben
Nyissa meg az RStudiót. Az R szkriptben rendelje hozzá a fájl kiterjesztését egy változóhoz.
A system.file ( ) függvényt kell használnia annak meghatározásához, hogy mennyi ideig tart egy funkció vagy művelet végrehajtása. Mivel azt szeretnénk kiértékelni, hogy mennyi ideig tart egy fájl megnyitása, írja be az argumentumba a read.csv (df) fájlt.
A kód futtatásakor a konzol megmutatja, mennyi időbe telt a fájl megnyitása. Az eltelt oszlop azt mutatja, hogy mennyi ideig tartott a CPU végrehajtani az R kódot. Az eredmények azt mutatják, hogy az RStudio 31,93 másodpercig tartott, ami jelentős idő. Ez a betöltési idő nem praktikus, ha mindig nagy adatkészletekkel dolgozik.
Az R-kód teljesítményének optimalizálásának egyik módja a tidyverse csomag használata. Ezzel 30-ról 5 másodpercre csökkenti az időt.
Vegye figyelembe, hogy a fájl olvasásához a read_csv ( ) függvényt kell használnia.
A tidyverse csomag javítja az R betöltési idejét az olvasó csomag használatával , amely egy sor gyors és hatékony funkciót biztosít az adatok olvasásához és írásához. A readr csomag olyan funkciókat biztosít, mint például a read_csv ( ) és a read_table ( ) , amelyek gyorsan és hatékonyan képesek nagy adathalmazokat olvasni.
Egy másik optimalizálási módszer R-ben a data.table csomag használata . Ez ingyenesen letölthető az internetről.
Az R-ben található data.table csomag egy hatékony és hatékony eszköz a nagy és összetett adatkészletekkel való munkavégzéshez. A data.frame objektum továbbfejlesztett változatát biztosítja, amely az R alapvető adatszerkezete. A data.table fő előnye a nagy teljesítménye és alacsony memóriahasználata nagy adatkészletekkel való munkavégzés esetén.
Vegye figyelembe, hogy ennek a csomagnak a használatakor a fread ( ) függvényt kell írnia a read.csv ( ) helyett. Ha ezt a kóddal együtt futtatja, láthatja, hogy a betöltési idő 2,25 másodpercre csökken.
R-csomagok összehasonlítása Microbenchmark használatával
Az egyes módszerek teljesítményének összehasonlításához használhatja a microbenchmark ( ) függvényt.
Az R mikrobenchmark ( ) függvénye az R kód teljesítményének mérésére szolgáló eszköz. Egyszerű és könnyen használható felületet biztosít az R kifejezések végrehajtási idejének összehasonlításához.
Egy nagyszerű dolog ebben a funkcióban, hogy beállíthatja, hogy a folyamat hányszor ismétlődjön meg. Ez pontosabb eredményeket ad. Azt is meg tudja állapítani, hogy az eredmények konzisztensek-e.
Ha problémába ütközik egy CSV-fájl olvasása a LuckyTemplates alkalmazásban, az RStudio megteheti helyetted. Vannak más lehetőségek az R-ben, amelyek segítségével optimalizálhatja a kód teljesítményét. De a data.table az egyszerűsége miatt erősen ajánlott.
Következtetés
Az R-kód optimalizálása fontos lépés annak biztosításában, hogy az R-szkriptek hatékonyan fussanak. Számos technika és eszköz használható az R kód optimalizálására, például a tidyverse csomag használata az adatok manipulálására, a data.table csomag használata nagy adathalmazokhoz, és a microbenchmark csomag használata az R kód teljesítményének mérésére.
Szintén fontos szem előtt tartani a jó kódolási gyakorlatokat, mint például a vektorizált műveletek használata ciklusok helyett, a beépített függvények használata a saját írása helyett, valamint a kód memóriahasználatának figyelembevétele.
Minden jót,
George Mount
LuckyTemplates mobil jelentéskészítési tippek és technikák
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Professzionális szolgáltatáselemzési jelentések LuckyTemplatesben
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
Microsoft Power Platform frissítések | Microsoft Ignite 2021
Tekintse át a Power Apps és a Power Automate legfontosabb frissítéseit, valamint azok előnyeit és következményeit a Microsoft Power Platform számára.
Gyakori SQL-függvények: Áttekintés
Fedezzen fel néhány gyakori SQL-függvényt, amelyeket használhatunk, például a karakterláncot, a dátumot és néhány speciális függvényt az adatok feldolgozásához vagy manipulálásához.
LuckyTemplates sablonok létrehozása: útmutató és tippek
Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhatja létre a tökéletes LuckyTemplates sablont, amely az Ön igényeinek és preferenciáinak megfelelően van konfigurálva.
Mezőparaméterek és kis többszörösek a LuckyTemplatesben
Ebben a blogban bemutatjuk, hogyan lehet a mezőparamétereket kis többszörösekkel rétegezni, hogy hihetetlenül hasznos betekintést és látványelemeket hozzon létre.
LuckyTemplates rangsor és egyéni csoportosítás
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan használhatja a LuckyTemplates rangsorolási és egyéni csoportosítási funkcióit a mintaadatok szegmentálására és kritériumok szerinti rangsorolására.
A LuckyTemplatesben csak egy meghatározott dátumig összesített összeg látható
Ebben az oktatóanyagban egy konkrét technikát fogok bemutatni, hogyan jelenítheti meg a kumulatív összeget csak egy adott dátumig a LuckyTemplates vizualizációjában.
Bullet Charts: speciális egyéni látványelemek a LuckyTemplates számára
Ismerje meg, hogyan hozhat létre és testreszabhat Bullet diagramokat a LuckyTemplates alkalmazásban, amelyeket főként a teljesítmény mérésére használnak a célhoz vagy az előző évekhez képest.