R加入like/grep条件

Question

我正在寻找使用grep/like/stri_detect条件在字符列上连接2个data.frames/data.tables的有效方法.

我可以使用sqldf包加入类似,但速度很慢.在我的2个data.tables(5k行,20k行)上大约需要60秒.

我的第二种方法是使用data.table中的CJ,然后在2列上使用stri_detect_fixed.这种方法更快(16秒),但我担心随着数据的增长,它将无法使用(它显着增加了ram的使用).

我也尝试在for循环中进行,但它是最慢的.

有没有办法更快地完成它,尤其是在data.table中？

下面我粘贴我的示例:

library(stringi)
library(data.table)
library(sqldf)
data1 <- data.table(col1 = paste0(c("asdasd asdasd 768jjhknmnmnj",
"78967ggh","kl00896754","kl008jku"),1:10000))

data2 <- data.table(col2 = paste0(c("mnj", "12345","kl008","lll1"), 1:10000))

system.time(join1 <- data.table(sqldf("select * 
           from data1 a inner join data2 b
                      on a.col1 like '%' || b.col2 || '%'", drv = "SQLite" )))



system.time(kartezjan <- CJ(col1 = data1[,c("col1"), with = F][[1]],
                            col2 = data2[,c("col2"), with = F][[1]],
 unique  = TRUE)[stri_detect_fixed(col1, col2, case_insensitive = FALSE)])

Answer 1

对于您的示例数据，该sqldf方法是我的机器上最快的方法，但这里有一个更快的data.table版本，以防有帮助。

library(data.table)
library(sqldf)

## Example data
v1 <- paste0(c("asdasd asdasd 768jjhknmnmnj", "78967ggh","kl00896754","kl008jku"),
    1:10000)
v2 <- paste0(c("mnj", "12345","kl008","lll1"), 1:10000)

data1 <- data.table(col1=v1, key="col1")
data2 <- data.table(col2=v2, key="col2")


## sqldf version
system.time(
  ans1 <- data.table(sqldf(
    "select * 
    from data1 a inner join data2 b
    on instr(a.col1, b.col2)", drv="SQLite"))
  )

##    user  system elapsed 
##  17.579   0.036  17.654 


## parallelized data.table version
suppressMessages(library(foreach)); suppressMessages(library(doParallel))
cores <- detectCores() ## I've got 4...
clust <- makeForkCluster(cores)
registerDoParallel(clust)

system.time({
  batches <- cores
  data2[, group:=sort(rep_len(1:batches, nrow(data2)))]
  ans2 <- foreach(
    i=1:batches, .combine=function(...) rbindlist(list(...)),
    .multicombine=TRUE, .inorder=FALSE) %dopar% {
      CJ(col1=data1[, col1], col2=data2[group==i, col2])[,
        alike:=col1 %like% col2, by=col2][
          alike==TRUE][, alike:=NULL][]          
    }
})

##    user  system elapsed 
##   0.185   0.229  30.295 

stopCluster(clust)
stopImplicitCluster()

我在 OSX 上运行它——您可能需要调整其他操作系统的并行化代码。另外，如果您的实际数据较大并且内存不足，您可以尝试更大的batches值。