如果我使用列名获取表的切片，R 是否分配内存以将切片保存在新位置？具体来说，我有一个表，其中包含列 depth1 和 depth2 等。我想添加包含两者的最大值和最小值的列。我有两种方法：
dd = dat[,c("depth1","depth2")]
dat$mindepth = apply(dd,1,min)
dat$maxdepth = apply(dd,1,max)
remove(dd)
或者
dat$mindepth = apply(dat[,c("depth1","depth2")],1,min)
dat$maxdepth = apply(dat[,c("depth1","depth2")],1,max)
如果我没有用完新内存，我宁愿只取一次切片，否则我想保存重新分配。哪一个更好？在处理大型数据集时，内存问题可能很关键，因此请不要对所有邪恶模因的根源投反对票。
我知道这实际上并没有回答问题的主旨（@hadley 已经做到了并且值得称赞），但是对于您提出的建议还有其他选择。在这里，您可以使用pmin()andpmax()作为另一种解决方案，使用with()orwithin()我们可以在没有显式子集的情况下创建一个dd.
R> set.seed(1)
R> dat <- data.frame(depth1 = runif(10), depth2 = runif(10))
R> dat <- within(dat, mindepth <- pmin(depth1, depth2))
R> dat <- within(dat, maxdepth <- pmax(depth1, depth2))
R>
R> dat
depth1 depth2 mindepth maxdepth
1 0.26550866 0.2059746 0.20597457 0.2655087
2 0.37212390 0.1765568 0.17655675 0.3721239
3 0.57285336 0.6870228 0.57285336 0.6870228
4 0.90820779 0.3841037 0.38410372 0.9082078
5 0.20168193 0.7698414 0.20168193 0.7698414
6 0.89838968 0.4976992 0.49769924 0.8983897
7 0.94467527 0.7176185 0.71761851 0.9446753
8 0.66079779 0.9919061 0.66079779 0.9919061
9 0.62911404 0.3800352 0.38003518 0.6291140
10 0.06178627 0.7774452 0.06178627 0.7774452
我们可以查看进行了多少复制，tracemem()但前提是您的 R 是在激活以下配置选项的情况下编译的--enable-memory-profiling。
R> set.seed(1)
R> dat <- data.frame(depth1 = runif(10), depth2 = runif(10))
R> tracemem(dat)
[1] "<0x2641cd8>"
R> dat <- within(dat, mindepth <- pmin(depth1, depth2))
tracemem[0x2641cd8 -> 0x2641a00]: within.data.frame within
tracemem[0x2641a00 -> 0x2641878]: [<-.data.frame [<- within.data.frame within
R> tracemem(dat)
[1] "<0x2657bc8>"
R> dat <- within(dat, maxdepth <- pmax(depth1, depth2))
tracemem[0x2657bc8 -> 0x2c765d8]: within.data.frame within
tracemem[0x2c765d8 -> 0x2c764b8]: [<-.data.frame [<- within.data.frame within
所以我们看到 R在每次调用dat期间复制了两次。within()将其与您的两个建议进行比较：
R> set.seed(1)
R> dat <- data.frame(depth1 = runif(10), depth2 = runif(10))
R> tracemem(dat)
[1] "<0x2e1ddd0>"
R> dd <- dat[,c("depth1","depth2")]
R> tracemem(dd)
[1] "<0x2df01a0>"
R> dat$mindepth = apply(dd,1,min)
tracemem[0x2df01a0 -> 0x2cf97d8]: as.matrix.data.frame as.matrix apply
tracemem[0x2e1ddd0 -> 0x2cc0ab0]:
tracemem[0x2cc0ab0 -> 0x2cc0b20]: $<-.data.frame $<-
tracemem[0x2cc0b20 -> 0x2cc0bc8]: $<-.data.frame $<-
R> tracemem(dat)
[1] "<0x26b93c8>"
R> dat$maxdepth = apply(dd,1,max)
tracemem[0x2df01a0 -> 0x2cc0e30]: as.matrix.data.frame as.matrix apply
tracemem[0x26b93c8 -> 0x26742c8]:
tracemem[0x26742c8 -> 0x2674358]: $<-.data.frame $<-
tracemem[0x2674358 -> 0x2674478]: $<-.data.frame $<-
在这里，dd在每次调用中复制一次，apply因为在继续之前apply()转换为矩阵。dd每个输出块中的最后三行表示正在制作tracemem三个副本以插入新列。dat
你的第二个选项呢？
R> set.seed(1)
R> dat <- data.frame(depth1 = runif(10), depth2 = runif(10))
R> tracemem(dat)
[1] "<0x268bc88>"
R> dat$mindepth <- apply(dat[,c("depth1","depth2")],1,min)
tracemem[0x268bc88 -> 0x26376b0]:
tracemem[0x26376b0 -> 0x2637720]: $<-.data.frame $<-
tracemem[0x2637720 -> 0x2637790]: $<-.data.frame $<-
R> tracemem(dat)
[1] "<0x2466d40>"
R> dat$maxdepth <- apply(dat[,c("depth1","depth2")],1,max)
tracemem[0x2466d40 -> 0x22ae0d8]:
tracemem[0x22ae0d8 -> 0x22ae1f8]: $<-.data.frame $<-
tracemem[0x22ae1f8 -> 0x22ae318]: $<-.data.frame $<-
这里这个版本避免了设置中涉及的副本dd，但在所有其他方面都与您之前的建议相似。
我们能做得更好吗？是的，一种简单的方法是使用我开始使用的选项，但在一次调用中within()执行两个语句以创建新变量mindepth和变量：maxdepthwithin()
R> set.seed(1)
R> dat <- data.frame(depth1 = runif(10), depth2 = runif(10))
R> tracemem(dat)
[1] "<0x21c4158>"
R> dat <- within(dat, { mindepth <- pmin(depth1, depth2)
+ maxdepth <- pmax(depth1, depth2) })
tracemem[0x21c4158 -> 0x21c44a0]: within.data.frame within
tracemem[0x21c44a0 -> 0x21c4628]: [<-.data.frame [<- within.data.frame within
在这个版本中，我们只调用了两个副本，dat而原始within()版本是 4 个副本。
如果我们强制dat转换为矩阵然后进行插入呢？
R> set.seed(1)
R> dat <- data.frame(depth1 = runif(10), depth2 = runif(10))
R> tracemem(dat)
[1] "<0x1f29c70>"
R> mat <- as.matrix.data.frame(dat)
tracemem[0x1f29c70 -> 0x1f09768]: as.matrix.data.frame
R> tracemem(mat)
[1] "<0x245ff30>"
R> mat <- cbind(mat, pmin(mat[,1], mat[,2]), pmax(mat[,1], mat[,2]))
R>
dat这是一个改进，因为我们只在强制转换为矩阵时会产生单个副本的成本。as.matrix.data.frame()我通过直接调用该方法有点作弊。如果我们刚刚使用as.matrix()，我们会招致另一个mat.
这突出了矩阵比数据帧使用起来快得多的原因之一。