相关疑难解决方法(0)

我知道在这里有很多关于使用do.call或ldply将data.frames列表转换为单个data.frame的方法,但这个问题是关于理解两种方法的内部工作方式并试图找出原因我无法将两个相同结构,相同字段名称等近100万个df的列表连接到一个data.frame中.每个data.frame都是一行和21列.

数据以JSON文件开头,我使用fromJSON转换为列表,然后运行另一个lapply来提取列表的一部分并转换为data.frame,最后得到一个data.frames列表.

我试过了:

df <- do.call("rbind", list)
df <- ldply(list)

但我不得不在让它运行3个小时并且没有得到任何回报之后终止这个过程.

有更有效的方法吗？我怎样才能解决正在发生的事情以及为什么需要这么长时间？

仅供参考 - 我在使用RHEL的72GB四核服务器上使用RStudio服务器,所以我认为内存不是问题所在.sessionInfo如下:

> sessionInfo()
R version 2.14.1 (2011-12-22)
Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=C                 LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] multicore_0.1-7 plyr_1.7.1      rjson_0.2.6    

loaded via a namespace (and not attached):
[1] tools_2.14.1
> 

我需要在现有表中添加许多大表,所以我使用rbind和优秀的包data.table.但是后面的一些表有比原始列更多的列(需要包含它们).是否有相当于data.table的rbind.fill？

library(data.table)

aa <- c(1,2,3)
bb <- c(2,3,4)
cc <- c(3,4,5)

dt.1 <- data.table(cbind(aa, bb))
dt.2 <- data.table(cbind(aa, bb, cc))

dt.11 <- rbind(dt.1, dt.1)  # Works, but not what I need
dt.12 <- rbind(dt.1, dt.2)  # What I need, doesn't work
dt.12 <- rbind.fill(dt.1, dt.2)  # What I need, doesn't work either

我需要在拥有所有表之前开始rbinding,因此无法知道将来会调用哪些新列.缺少的数据可以用NA填充.