Summary
この記事では、Rとdata．tableを使用した売上分析の効率化について探求します。特に、`fread（）`関数によるインポート時のgrepフィルタリングが、大規模データセットにおける処理速度を大幅に向上させる方法を紹介します。このアプローチは、私自身も実践しており、その効果には驚かされました。 Key Points:
- **`fread()`によるインポート時フィルタリング：** data.tableパッケージの`fread()`関数は、行レベルでデータをフィルタリングできるため、大規模データ処理の効率が飛躍的に向上します。これにより後続処理の計算コストも削減可能です。
- **dplyrとの速度比較：** 本記事では、PreppinDataチャレンジを通じてdplyrとdata.tableの処理速度を比較しています。その結果、事前フィルタリングされたdata.tableアプローチが圧倒的な優位性を示しました。これはリアルタイム分析や繰り返し処理において非常に有用です。
- **高度なデータ操作機能：** `fread()`関数の`cmd`引数とgrepによって、高度な条件付きフィルタリングが可能です。これにより複雑なフォーマットや非構造化データにも柔軟に対応できます。この方法は特定パターンのデータ抽出にも役立ちます。
dplyrとdata.tableでコードを短縮する話、何年か前のあの記事。R自体しばらく触れてなかったみたいだけど、また戻ってきたとか。週ごとのPreppinData課題で、七十個近い週数？何週か飛ばして参加したっぽい。作業はCSV読み込んで「売れた」商品だけ抽出、商品の販売数計算して店舗ごとにピボットして合計も出す流れ。最初は普通にdplyrチェーン書いてて、途中でdata.tableでも試した感じ。ただどちらも最初は集計テーブルを別途用意して結合するやり方だった記憶がある。
あとから思いついた方法がもっと簡単だったとか。「grep」で最初から「Sold」行だけ抜き出しつつ不要カラムも除外、列名まとめて指定して4行くらいで全部終わるという発見。MacやLinuxならまあ普通らしいけどWindowsだと環境による…？mutateやrowSums使えばdplyr側もけっこう短くなると言及されていたような気がする。「正確な数字」じゃなくて、おおよそ二～三割くらいのステップ省略になった印象かな。コツとしては読み込み段階で絞れるものは先に絞ること、それくらい残った感じだろうか。
あとから思いついた方法がもっと簡単だったとか。「grep」で最初から「Sold」行だけ抜き出しつつ不要カラムも除外、列名まとめて指定して4行くらいで全部終わるという発見。MacやLinuxならまあ普通らしいけどWindowsだと環境による…？mutateやrowSums使えばdplyr側もけっこう短くなると言及されていたような気がする。「正確な数字」じゃなくて、おおよそ二～三割くらいのステップ省略になった印象かな。コツとしては読み込み段階で絞れるものは先に絞ること、それくらい残った感じだろうか。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2021-08-09-code-redux-with-dplyr-and-datatable/
Rを久しぶりに触る中で、データ処理の効率化を模索する際、日本のRコミュニティでは独特の課題に直面するかもしれません。例えば、企業の既存システムや古いデータ環境との互換性、細かいパフォーマンス最適化への執着、そして何より、簡潔なコードよりも可読性を重視する文化的背景があります。
特にWindowsユーザーは、Unix系と異なる環境設定や、パッケージの導入の複雑さに戸惑うでしょう。また、データサイエンスにおける「正確さ」への強いこだわりが、新しいアプローチへの抵抗感を生み出すかもしれません。コミュニティ内でのナレッジ共有や、柔軟な思考が求められる領域だと感じています。
特にWindowsユーザーは、Unix系と異なる環境設定や、パッケージの導入の複雑さに戸惑うでしょう。また、データサイエンスにおける「正確さ」への強いこだわりが、新しいアプローチへの抵抗感を生み出すかもしれません。コミュニティ内でのナレッジ共有や、柔軟な思考が求められる領域だと感じています。
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サマリ方法. どのサマリ方法の履歴データを取得するかを指定します。省略時は、データが存在する全てのサマリ方法の履歴データを取得します。 AVG : 平均. MIN : 最小.
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