从一件数据清洗的小事说起

写

在前面

“  

转载自公众号：大猫的R语言课堂

村长，数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者，浙大金融学博士在读，在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。

问

题：从一段json清晰代码说起

笔者某一日在R语言中文社区某一群里面发现了水友提出的一个问题，处理一个比较奇葩的数据清洗问题，先来看数据结构：

这是一个类json格式嵌套的数据，其中存在两个变量，第一个变量是cusnum作为序号，第二个是一个类json的嵌套变量，里面以类jsno格式嵌套了很多变量。

需要将这个数据集转换成如下格式：

进

展

“  

如果你以为这一期我们会非常正经的讲一个技术问题，那么你错了！！！233333333！！！

”

在这个时候，群里的大佬开始了扶贫工作，为萌新们开启了超人模式，直接上传dplyr代码到男性交友平台(github)，代码如下：

library(jsonlite)

library(dplyr)

library(stringr)

library(purrr)

library(forcats)

library(tidyr)

library(readr)

json %>%

    mutate(var = str_replace_all(var, '""', '\"')) %>%

    mutate(var = map(.x = var, .f = jsonlite::fromJSON)) %>%

    unnest() %>%

    as_tibble() %>%

    print %>%

    write_excel_csv('tmp.csv')

笔者那天下午也觉得没处理过这种类型的数据，就琢磨了一下，于是也用data.table写了一段代码：

library(data.table)

library(jsonlite)

library(stringr)

flat.json <- json[, var := str_replace_all(var, '""', '\"')

    ][, {

        I <- list()

        for (i in 1:.N) {

            I[[i]] <- c(fromJSON(var[i]), cusnum = cusnum[i])

        }

        rbindlist(I, fill = T)        

    }] %>% fwrite("flat.json.csv")

还就此测试了一下二者的性能：图一为大佬代码的运行时间，图二为笔者代码运行时间

笔者的代码还是要比大佬写的快了不少。

而接下来发生在群里的事情是这样的：

怎么说呢，大姐，我知道你是大佬的邪教粉，但是你真的对力量一无所知。“For循环很慢”只是一种很不科学的说法，就好比有人说CD的音质硬是要比Hi-res音轨要好，Win7的兼容性比Win10好。很多人只知道这种说法，但并不知道背后的原因。实际上，for循环“只会在不恰当使用时”降低性能。

然而大佬毕竟是大佬，用科学的态度做了实验并给出了结论：

其实这一期这么扯淡的讲这么多事情，只是为了说明一点，data.table真的有很好的性能，尤其在处理海量数据方面（在分组特别多的时候，相比dplyr和pandas有2x~10x的提升，来自官方文档）。编程的效率最重要的来自于框架，框架如果一开始就不那么有效率，再怎么改进都是有限的。

那么data.table的框架优秀在哪儿呢？

data.table之所以比dplyr要快，在于两者设计的哲学不同。dplyr的哲学和Linux类似：每个组件就做好一件事，当把所有组件拼在一起之后就是一个全功能的包了。这个理论利弊共存。从好处来说，因为每个组件只做一件事（比如group、mutate），所以在开发的时候耦合度低，容易开发维护，而且对于使用者来说也“更容易学习”。然而，他的弊端也是非常明显的，首先是效率不高。毕竟，局部最优不等于全局最优（关于背后原理此处省略一万字）。其次，由于dplyr把原本是一个整体的数据处理需求拆分成了很多“步”，导致代码会比较冗长。相较之下，data.table则通过把数据处理中最常见的“选取行”、“修改列”、“分组”三大操作通过dt[i,j,by]的语法统一了一起来。

关于如何学习data.table包，大家可以查看本公众号前几期的文章。R语言的data.table包是一个被大多数人远远低估的存在，在这里想强烈推荐给大家！！如果大家对于上面的代码有兴趣的话，也欢迎后台提问~

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