W przypadku lewego łącznika o 0..*:0..1liczności lub prawego 0..1:0..*łącznika o liczności możliwe jest przypisanie w miejscu jednostronnych kolumn z łącznika ( 0..1stołu) bezpośrednio do łączonego ( 0..*stołu), a tym samym uniknięcie tworzenia zupełnie nowa tabela danych. Wymaga to dopasowania kluczowych kolumn z łącznika do stolarki i indeksowania + uporządkowania wierszy łącznika odpowiednio do przypisania.
Jeśli klucz jest pojedynczą kolumną, możemy użyć pojedynczego wywołania, match()aby wykonać dopasowanie. Oto przypadek, który omówię w tej odpowiedzi.
Oto przykład oparty na OP, z tym wyjątkiem, że dodałem dodatkowy wiersz df2z identyfikatorem 7, aby przetestować przypadek niepasującego klucza w stolarce. To jest efektywne df1pozostawienie dołączenia df2:
df1 <- data.frame(CustomerId=1:6,Product=c(rep('Toaster',3L),rep('Radio',3L)));
df2 <- data.frame(CustomerId=c(2L,4L,6L,7L),State=c(rep('Alabama',2L),'Ohio','Texas'));
df1[names(df2)[-1L]] <- df2[match(df1[,1L],df2[,1L]),-1L];
df1;
## CustomerId Product State
## 1 1 Toaster <NA>
## 2 2 Toaster Alabama
## 3 3 Toaster <NA>
## 4 4 Radio Alabama
## 5 5 Radio <NA>
## 6 6 Radio Ohio
W powyższym zakodowałem na stałe założenie, że kolumna kluczowa jest pierwszą kolumną obu tabel wejściowych. Twierdziłbym, że generalnie nie jest to nieuzasadnione założenie, ponieważ jeśli masz ramkę danych z kolumną klucza, byłoby dziwne, gdyby nie została ustawiona jako pierwsza kolumna danych. Ramka z początek. Aby to zrobić, zawsze możesz zmienić kolejność kolumn. Korzystną konsekwencją tego założenia jest to, że nazwa kolumny kluczowej nie musi być zakodowana na stałe, chociaż przypuszczam, że po prostu zastępuje jedno założenie innym. Podsumowanie to kolejna zaleta indeksowania liczb całkowitych, a także szybkość. W testach poniżej zmienię implementację, aby używała indeksowania nazw ciągów w celu dopasowania do konkurencyjnych implementacji.
Myślę, że jest to szczególnie odpowiednie rozwiązanie, jeśli masz kilka tabel, które chcesz pozostawić złączone z jednym dużym stołem. Wielokrotne przebudowywanie całej tabeli dla każdego scalenia byłoby niepotrzebne i nieefektywne.
Z drugiej strony, jeśli potrzebujesz, aby osoba dołączona pozostała niezmieniona podczas tej operacji z jakiegokolwiek powodu, to nie można użyć tego rozwiązania, ponieważ bezpośrednio modyfikuje ona osobę dołączoną. Chociaż w takim przypadku możesz po prostu wykonać kopię i wykonać przypisania w miejscu na kopii.
Na marginesie, krótko spojrzałem na możliwe pasujące rozwiązania dla kluczy wielokolumnowych. Niestety, jedyne pasujące rozwiązania, które znalazłem, to:
- nieefektywne konkatenacje. np.
match(interaction(df1$a,df1$b),interaction(df2$a,df2$b))lub ten sam pomysł z paste().
- nieefektywne połączenia kartezjańskie, np
outer(df1$a,df2$a,`==`) & outer(df1$b,df2$b,`==`).
- bazowe R
merge()i równoważne funkcje scalania oparte na pakiecie, które zawsze przydzielają nową tabelę w celu zwrócenia scalonego wyniku, a zatem nie są odpowiednie dla rozwiązania opartego na przypisaniu w miejscu.
Na przykład zobacz Dopasowywanie wielu kolumn w różnych ramkach danych i uzyskiwanie innej kolumny w wyniku , dopasowywanie dwóch kolumn do dwóch innych kolumn , Dopasowywanie w wielu kolumnach i duplikat tego pytania, w którym pierwotnie wymyśliłem rozwiązanie na miejscu, Łączenie dwie ramki danych z różnej liczby wierszy R .
Benchmarking
Zdecydowałem się przeprowadzić własne testy porównawcze, aby zobaczyć, jak podejście do przypisywania na miejscu porównuje się z innymi rozwiązaniami oferowanymi w tym pytaniu.
Kod testowy:
library(microbenchmark);
library(data.table);
library(sqldf);
library(plyr);
library(dplyr);
solSpecs <- list(
merge=list(testFuncs=list(
inner=function(df1,df2,key) merge(df1,df2,key),
left =function(df1,df2,key) merge(df1,df2,key,all.x=T),
right=function(df1,df2,key) merge(df1,df2,key,all.y=T),
full =function(df1,df2,key) merge(df1,df2,key,all=T)
)),
data.table.unkeyed=list(argSpec='data.table.unkeyed',testFuncs=list(
inner=function(dt1,dt2,key) dt1[dt2,on=key,nomatch=0L,allow.cartesian=T],
left =function(dt1,dt2,key) dt2[dt1,on=key,allow.cartesian=T],
right=function(dt1,dt2,key) dt1[dt2,on=key,allow.cartesian=T],
full =function(dt1,dt2,key) merge(dt1,dt2,key,all=T,allow.cartesian=T) ## calls merge.data.table()
)),
data.table.keyed=list(argSpec='data.table.keyed',testFuncs=list(
inner=function(dt1,dt2) dt1[dt2,nomatch=0L,allow.cartesian=T],
left =function(dt1,dt2) dt2[dt1,allow.cartesian=T],
right=function(dt1,dt2) dt1[dt2,allow.cartesian=T],
full =function(dt1,dt2) merge(dt1,dt2,all=T,allow.cartesian=T) ## calls merge.data.table()
)),
sqldf.unindexed=list(testFuncs=list( ## note: must pass connection=NULL to avoid running against the live DB connection, which would result in collisions with the residual tables from the last query upload
inner=function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from df1 inner join df2 using(',paste(collapse=',',key),')'),connection=NULL),
left =function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from df1 left join df2 using(',paste(collapse=',',key),')'),connection=NULL),
right=function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from df2 left join df1 using(',paste(collapse=',',key),')'),connection=NULL) ## can't do right join proper, not yet supported; inverted left join is equivalent
##full =function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from df1 full join df2 using(',paste(collapse=',',key),')'),connection=NULL) ## can't do full join proper, not yet supported; possible to hack it with a union of left joins, but too unreasonable to include in testing
)),
sqldf.indexed=list(testFuncs=list( ## important: requires an active DB connection with preindexed main.df1 and main.df2 ready to go; arguments are actually ignored
inner=function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from main.df1 inner join main.df2 using(',paste(collapse=',',key),')')),
left =function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from main.df1 left join main.df2 using(',paste(collapse=',',key),')')),
right=function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from main.df2 left join main.df1 using(',paste(collapse=',',key),')')) ## can't do right join proper, not yet supported; inverted left join is equivalent
##full =function(df1,df2,key) sqldf(paste0('select * from main.df1 full join main.df2 using(',paste(collapse=',',key),')')) ## can't do full join proper, not yet supported; possible to hack it with a union of left joins, but too unreasonable to include in testing
)),
plyr=list(testFuncs=list(
inner=function(df1,df2,key) join(df1,df2,key,'inner'),
left =function(df1,df2,key) join(df1,df2,key,'left'),
right=function(df1,df2,key) join(df1,df2,key,'right'),
full =function(df1,df2,key) join(df1,df2,key,'full')
)),
dplyr=list(testFuncs=list(
inner=function(df1,df2,key) inner_join(df1,df2,key),
left =function(df1,df2,key) left_join(df1,df2,key),
right=function(df1,df2,key) right_join(df1,df2,key),
full =function(df1,df2,key) full_join(df1,df2,key)
)),
in.place=list(testFuncs=list(
left =function(df1,df2,key) { cns <- setdiff(names(df2),key); df1[cns] <- df2[match(df1[,key],df2[,key]),cns]; df1; },
right=function(df1,df2,key) { cns <- setdiff(names(df1),key); df2[cns] <- df1[match(df2[,key],df1[,key]),cns]; df2; }
))
);
getSolTypes <- function() names(solSpecs);
getJoinTypes <- function() unique(unlist(lapply(solSpecs,function(x) names(x$testFuncs))));
getArgSpec <- function(argSpecs,key=NULL) if (is.null(key)) argSpecs$default else argSpecs[[key]];
initSqldf <- function() {
sqldf(); ## creates sqlite connection on first run, cleans up and closes existing connection otherwise
if (exists('sqldfInitFlag',envir=globalenv(),inherits=F) && sqldfInitFlag) { ## false only on first run
sqldf(); ## creates a new connection
} else {
assign('sqldfInitFlag',T,envir=globalenv()); ## set to true for the one and only time
}; ## end if
invisible();
}; ## end initSqldf()
setUpBenchmarkCall <- function(argSpecs,joinType,solTypes=getSolTypes(),env=parent.frame()) {
## builds and returns a list of expressions suitable for passing to the list argument of microbenchmark(), and assigns variables to resolve symbol references in those expressions
callExpressions <- list();
nms <- character();
for (solType in solTypes) {
testFunc <- solSpecs[[solType]]$testFuncs[[joinType]];
if (is.null(testFunc)) next; ## this join type is not defined for this solution type
testFuncName <- paste0('tf.',solType);
assign(testFuncName,testFunc,envir=env);
argSpecKey <- solSpecs[[solType]]$argSpec;
argSpec <- getArgSpec(argSpecs,argSpecKey);
argList <- setNames(nm=names(argSpec$args),vector('list',length(argSpec$args)));
for (i in seq_along(argSpec$args)) {
argName <- paste0('tfa.',argSpecKey,i);
assign(argName,argSpec$args[[i]],envir=env);
argList[[i]] <- if (i%in%argSpec$copySpec) call('copy',as.symbol(argName)) else as.symbol(argName);
}; ## end for
callExpressions[[length(callExpressions)+1L]] <- do.call(call,c(list(testFuncName),argList),quote=T);
nms[length(nms)+1L] <- solType;
}; ## end for
names(callExpressions) <- nms;
callExpressions;
}; ## end setUpBenchmarkCall()
harmonize <- function(res) {
res <- as.data.frame(res); ## coerce to data.frame
for (ci in which(sapply(res,is.factor))) res[[ci]] <- as.character(res[[ci]]); ## coerce factor columns to character
for (ci in which(sapply(res,is.logical))) res[[ci]] <- as.integer(res[[ci]]); ## coerce logical columns to integer (works around sqldf quirk of munging logicals to integers)
##for (ci in which(sapply(res,inherits,'POSIXct'))) res[[ci]] <- as.double(res[[ci]]); ## coerce POSIXct columns to double (works around sqldf quirk of losing POSIXct class) ----- POSIXct doesn't work at all in sqldf.indexed
res <- res[order(names(res))]; ## order columns
res <- res[do.call(order,res),]; ## order rows
res;
}; ## end harmonize()
checkIdentical <- function(argSpecs,solTypes=getSolTypes()) {
for (joinType in getJoinTypes()) {
callExpressions <- setUpBenchmarkCall(argSpecs,joinType,solTypes);
if (length(callExpressions)<2L) next;
ex <- harmonize(eval(callExpressions[[1L]]));
for (i in seq(2L,len=length(callExpressions)-1L)) {
y <- harmonize(eval(callExpressions[[i]]));
if (!isTRUE(all.equal(ex,y,check.attributes=F))) {
ex <<- ex;
y <<- y;
solType <- names(callExpressions)[i];
stop(paste0('non-identical: ',solType,' ',joinType,'.'));
}; ## end if
}; ## end for
}; ## end for
invisible();
}; ## end checkIdentical()
testJoinType <- function(argSpecs,joinType,solTypes=getSolTypes(),metric=NULL,times=100L) {
callExpressions <- setUpBenchmarkCall(argSpecs,joinType,solTypes);
bm <- microbenchmark(list=callExpressions,times=times);
if (is.null(metric)) return(bm);
bm <- summary(bm);
res <- setNames(nm=names(callExpressions),bm[[metric]]);
attr(res,'unit') <- attr(bm,'unit');
res;
}; ## end testJoinType()
testAllJoinTypes <- function(argSpecs,solTypes=getSolTypes(),metric=NULL,times=100L) {
joinTypes <- getJoinTypes();
resList <- setNames(nm=joinTypes,lapply(joinTypes,function(joinType) testJoinType(argSpecs,joinType,solTypes,metric,times)));
if (is.null(metric)) return(resList);
units <- unname(unlist(lapply(resList,attr,'unit')));
res <- do.call(data.frame,c(list(join=joinTypes),setNames(nm=solTypes,rep(list(rep(NA_real_,length(joinTypes))),length(solTypes))),list(unit=units,stringsAsFactors=F)));
for (i in seq_along(resList)) res[i,match(names(resList[[i]]),names(res))] <- resList[[i]];
res;
}; ## end testAllJoinTypes()
testGrid <- function(makeArgSpecsFunc,sizes,overlaps,solTypes=getSolTypes(),joinTypes=getJoinTypes(),metric='median',times=100L) {
res <- expand.grid(size=sizes,overlap=overlaps,joinType=joinTypes,stringsAsFactors=F);
res[solTypes] <- NA_real_;
res$unit <- NA_character_;
for (ri in seq_len(nrow(res))) {
size <- res$size[ri];
overlap <- res$overlap[ri];
joinType <- res$joinType[ri];
argSpecs <- makeArgSpecsFunc(size,overlap);
checkIdentical(argSpecs,solTypes);
cur <- testJoinType(argSpecs,joinType,solTypes,metric,times);
res[ri,match(names(cur),names(res))] <- cur;
res$unit[ri] <- attr(cur,'unit');
}; ## end for
res;
}; ## end testGrid()
Oto punkt odniesienia dla przykładu opartego na PO, który pokazałem wcześniej:
## OP's example, supplemented with a non-matching row in df2
argSpecs <- list(
default=list(copySpec=1:2,args=list(
df1 <- data.frame(CustomerId=1:6,Product=c(rep('Toaster',3L),rep('Radio',3L))),
df2 <- data.frame(CustomerId=c(2L,4L,6L,7L),State=c(rep('Alabama',2L),'Ohio','Texas')),
'CustomerId'
)),
data.table.unkeyed=list(copySpec=1:2,args=list(
as.data.table(df1),
as.data.table(df2),
'CustomerId'
)),
data.table.keyed=list(copySpec=1:2,args=list(
setkey(as.data.table(df1),CustomerId),
setkey(as.data.table(df2),CustomerId)
))
);
## prepare sqldf
initSqldf();
sqldf('create index df1_key on df1(CustomerId);'); ## upload and create an sqlite index on df1
sqldf('create index df2_key on df2(CustomerId);'); ## upload and create an sqlite index on df2
checkIdentical(argSpecs);
testAllJoinTypes(argSpecs,metric='median');
## join merge data.table.unkeyed data.table.keyed sqldf.unindexed sqldf.indexed plyr dplyr in.place unit
## 1 inner 644.259 861.9345 923.516 9157.752 1580.390 959.2250 270.9190 NA microseconds
## 2 left 713.539 888.0205 910.045 8820.334 1529.714 968.4195 270.9185 224.3045 microseconds
## 3 right 1221.804 909.1900 923.944 8930.668 1533.135 1063.7860 269.8495 218.1035 microseconds
## 4 full 1302.203 3107.5380 3184.729 NA NA 1593.6475 270.7055 NA microseconds
Tutaj porównuję losowe dane wejściowe, próbując różnych skal i różnych wzorów nakładania się klawiszy między dwiema tabelami wejściowymi. Ten test porównawczy jest nadal ograniczony do przypadku pojedynczej kolumny liczby całkowitej. Ponadto, aby zapewnić, że rozwiązanie na miejscu będzie działać zarówno dla lewego i prawego łączenia tych samych tabel, wszystkie losowe dane testowe wykorzystują 0..1:0..1liczność. Jest to realizowane przez próbkowanie bez zamiany kolumny klucza pierwszej data.frame podczas generowania kolumny klucza drugiej data.frame.
makeArgSpecs.singleIntegerKey.optionalOneToOne <- function(size,overlap) {
com <- as.integer(size*overlap);
argSpecs <- list(
default=list(copySpec=1:2,args=list(
df1 <- data.frame(id=sample(size),y1=rnorm(size),y2=rnorm(size)),
df2 <- data.frame(id=sample(c(if (com>0L) sample(df1$id,com) else integer(),seq(size+1L,len=size-com))),y3=rnorm(size),y4=rnorm(size)),
'id'
)),
data.table.unkeyed=list(copySpec=1:2,args=list(
as.data.table(df1),
as.data.table(df2),
'id'
)),
data.table.keyed=list(copySpec=1:2,args=list(
setkey(as.data.table(df1),id),
setkey(as.data.table(df2),id)
))
);
## prepare sqldf
initSqldf();
sqldf('create index df1_key on df1(id);'); ## upload and create an sqlite index on df1
sqldf('create index df2_key on df2(id);'); ## upload and create an sqlite index on df2
argSpecs;
}; ## end makeArgSpecs.singleIntegerKey.optionalOneToOne()
## cross of various input sizes and key overlaps
sizes <- c(1e1L,1e3L,1e6L);
overlaps <- c(0.99,0.5,0.01);
system.time({ res <- testGrid(makeArgSpecs.singleIntegerKey.optionalOneToOne,sizes,overlaps); });
## user system elapsed
## 22024.65 12308.63 34493.19
Napisałem trochę kodu, aby utworzyć wykresy dziennika dla powyższych wyników. Wygenerowałem osobny wykres dla każdego procentu nakładania się. Jest trochę zagracony, ale lubię mieć wszystkie typy rozwiązań i typy połączeń przedstawione na tym samym wykresie.
Użyłem interpolacji splajnu, aby pokazać gładką krzywą dla każdej kombinacji typu rozwiązanie / połączenie, narysowaną za pomocą pojedynczych symboli pch. Typ łączenia jest uchwycony przez symbol pch, za pomocą kropki dla wewnętrznych, lewej i prawej nawiasów kątowych dla lewej i prawej oraz diamentu dla pełnego. Typ rozwiązania jest przechwytywany przez kolor, jak pokazano w legendzie.
plotRes <- function(res,titleFunc,useFloor=F) {
solTypes <- setdiff(names(res),c('size','overlap','joinType','unit')); ## derive from res
normMult <- c(microseconds=1e-3,milliseconds=1); ## normalize to milliseconds
joinTypes <- getJoinTypes();
cols <- c(merge='purple',data.table.unkeyed='blue',data.table.keyed='#00DDDD',sqldf.unindexed='brown',sqldf.indexed='orange',plyr='red',dplyr='#00BB00',in.place='magenta');
pchs <- list(inner=20L,left='<',right='>',full=23L);
cexs <- c(inner=0.7,left=1,right=1,full=0.7);
NP <- 60L;
ord <- order(decreasing=T,colMeans(res[res$size==max(res$size),solTypes],na.rm=T));
ymajors <- data.frame(y=c(1,1e3),label=c('1ms','1s'),stringsAsFactors=F);
for (overlap in unique(res$overlap)) {
x1 <- res[res$overlap==overlap,];
x1[solTypes] <- x1[solTypes]*normMult[x1$unit]; x1$unit <- NULL;
xlim <- c(1e1,max(x1$size));
xticks <- 10^seq(log10(xlim[1L]),log10(xlim[2L]));
ylim <- c(1e-1,10^((if (useFloor) floor else ceiling)(log10(max(x1[solTypes],na.rm=T))))); ## use floor() to zoom in a little more, only sqldf.unindexed will break above, but xpd=NA will keep it visible
yticks <- 10^seq(log10(ylim[1L]),log10(ylim[2L]));
yticks.minor <- rep(yticks[-length(yticks)],each=9L)*1:9;
plot(NA,xlim=xlim,ylim=ylim,xaxs='i',yaxs='i',axes=F,xlab='size (rows)',ylab='time (ms)',log='xy');
abline(v=xticks,col='lightgrey');
abline(h=yticks.minor,col='lightgrey',lty=3L);
abline(h=yticks,col='lightgrey');
axis(1L,xticks,parse(text=sprintf('10^%d',as.integer(log10(xticks)))));
axis(2L,yticks,parse(text=sprintf('10^%d',as.integer(log10(yticks)))),las=1L);
axis(4L,ymajors$y,ymajors$label,las=1L,tick=F,cex.axis=0.7,hadj=0.5);
for (joinType in rev(joinTypes)) { ## reverse to draw full first, since it's larger and would be more obtrusive if drawn last
x2 <- x1[x1$joinType==joinType,];
for (solType in solTypes) {
if (any(!is.na(x2[[solType]]))) {
xy <- spline(x2$size,x2[[solType]],xout=10^(seq(log10(x2$size[1L]),log10(x2$size[nrow(x2)]),len=NP)));
points(xy$x,xy$y,pch=pchs[[joinType]],col=cols[solType],cex=cexs[joinType],xpd=NA);
}; ## end if
}; ## end for
}; ## end for
## custom legend
## due to logarithmic skew, must do all distance calcs in inches, and convert to user coords afterward
## the bottom-left corner of the legend will be defined in normalized figure coords, although we can convert to inches immediately
leg.cex <- 0.7;
leg.x.in <- grconvertX(0.275,'nfc','in');
leg.y.in <- grconvertY(0.6,'nfc','in');
leg.x.user <- grconvertX(leg.x.in,'in');
leg.y.user <- grconvertY(leg.y.in,'in');
leg.outpad.w.in <- 0.1;
leg.outpad.h.in <- 0.1;
leg.midpad.w.in <- 0.1;
leg.midpad.h.in <- 0.1;
leg.sol.w.in <- max(strwidth(solTypes,'in',leg.cex));
leg.sol.h.in <- max(strheight(solTypes,'in',leg.cex))*1.5; ## multiplication factor for greater line height
leg.join.w.in <- max(strheight(joinTypes,'in',leg.cex))*1.5; ## ditto
leg.join.h.in <- max(strwidth(joinTypes,'in',leg.cex));
leg.main.w.in <- leg.join.w.in*length(joinTypes);
leg.main.h.in <- leg.sol.h.in*length(solTypes);
leg.x2.user <- grconvertX(leg.x.in+leg.outpad.w.in*2+leg.main.w.in+leg.midpad.w.in+leg.sol.w.in,'in');
leg.y2.user <- grconvertY(leg.y.in+leg.outpad.h.in*2+leg.main.h.in+leg.midpad.h.in+leg.join.h.in,'in');
leg.cols.x.user <- grconvertX(leg.x.in+leg.outpad.w.in+leg.join.w.in*(0.5+seq(0L,length(joinTypes)-1L)),'in');
leg.lines.y.user <- grconvertY(leg.y.in+leg.outpad.h.in+leg.main.h.in-leg.sol.h.in*(0.5+seq(0L,length(solTypes)-1L)),'in');
leg.sol.x.user <- grconvertX(leg.x.in+leg.outpad.w.in+leg.main.w.in+leg.midpad.w.in,'in');
leg.join.y.user <- grconvertY(leg.y.in+leg.outpad.h.in+leg.main.h.in+leg.midpad.h.in,'in');
rect(leg.x.user,leg.y.user,leg.x2.user,leg.y2.user,col='white');
text(leg.sol.x.user,leg.lines.y.user,solTypes[ord],cex=leg.cex,pos=4L,offset=0);
text(leg.cols.x.user,leg.join.y.user,joinTypes,cex=leg.cex,pos=4L,offset=0,srt=90); ## srt rotation applies *after* pos/offset positioning
for (i in seq_along(joinTypes)) {
joinType <- joinTypes[i];
points(rep(leg.cols.x.user[i],length(solTypes)),ifelse(colSums(!is.na(x1[x1$joinType==joinType,solTypes[ord]]))==0L,NA,leg.lines.y.user),pch=pchs[[joinType]],col=cols[solTypes[ord]]);
}; ## end for
title(titleFunc(overlap));
readline(sprintf('overlap %.02f',overlap));
}; ## end for
}; ## end plotRes()
titleFunc <- function(overlap) sprintf('R merge solutions: single-column integer key, 0..1:0..1 cardinality, %d%% overlap',as.integer(overlap*100));
plotRes(res,titleFunc,T);
Oto drugi test porównawczy na dużą skalę, który jest bardziej wytrzymały, pod względem liczby i rodzajów kluczowych kolumn, a także liczności. Do tego testu porównawczego używam trzech kluczowych kolumn: jeden znak, jedna liczba całkowita i jedna logiczna, bez ograniczeń liczności (czyli 0..*:0..*). (Zasadniczo nie zaleca się definiowania kolumn kluczowych z podwójnymi lub złożonymi wartościami ze względu na komplikacje zmiennoprzecinkowe i zasadniczo nikt nigdy nie używa surowego typu, a tym bardziej kolumn kluczowych, więc nie zawarłem tych typów w kluczu Ponadto ze względów informacyjnych początkowo próbowałem użyć czterech kolumn kluczowych, włączając kolumnę kluczową POSIXct, ale typ POSIXct z sqldf.indexedjakiegoś powodu nie działał dobrze z rozwiązaniem, prawdopodobnie z powodu anomalii zmiennoprzecinkowych, więc usunąłem.)
makeArgSpecs.assortedKey.optionalManyToMany <- function(size,overlap,uniquePct=75) {
## number of unique keys in df1
u1Size <- as.integer(size*uniquePct/100);
## (roughly) divide u1Size into bases, so we can use expand.grid() to produce the required number of unique key values with repetitions within individual key columns
## use ceiling() to ensure we cover u1Size; will truncate afterward
u1SizePerKeyColumn <- as.integer(ceiling(u1Size^(1/3)));
## generate the unique key values for df1
keys1 <- expand.grid(stringsAsFactors=F,
idCharacter=replicate(u1SizePerKeyColumn,paste(collapse='',sample(letters,sample(4:12,1L),T))),
idInteger=sample(u1SizePerKeyColumn),
idLogical=sample(c(F,T),u1SizePerKeyColumn,T)
##idPOSIXct=as.POSIXct('2016-01-01 00:00:00','UTC')+sample(u1SizePerKeyColumn)
)[seq_len(u1Size),];
## rbind some repetitions of the unique keys; this will prepare one side of the many-to-many relationship
## also scramble the order afterward
keys1 <- rbind(keys1,keys1[sample(nrow(keys1),size-u1Size,T),])[sample(size),];
## common and unilateral key counts
com <- as.integer(size*overlap);
uni <- size-com;
## generate some unilateral keys for df2 by synthesizing outside of the idInteger range of df1
keys2 <- data.frame(stringsAsFactors=F,
idCharacter=replicate(uni,paste(collapse='',sample(letters,sample(4:12,1L),T))),
idInteger=u1SizePerKeyColumn+sample(uni),
idLogical=sample(c(F,T),uni,T)
##idPOSIXct=as.POSIXct('2016-01-01 00:00:00','UTC')+u1SizePerKeyColumn+sample(uni)
);
## rbind random keys from df1; this will complete the many-to-many relationship
## also scramble the order afterward
keys2 <- rbind(keys2,keys1[sample(nrow(keys1),com,T),])[sample(size),];
##keyNames <- c('idCharacter','idInteger','idLogical','idPOSIXct');
keyNames <- c('idCharacter','idInteger','idLogical');
## note: was going to use raw and complex type for two of the non-key columns, but data.table doesn't seem to fully support them
argSpecs <- list(
default=list(copySpec=1:2,args=list(
df1 <- cbind(stringsAsFactors=F,keys1,y1=sample(c(F,T),size,T),y2=sample(size),y3=rnorm(size),y4=replicate(size,paste(collapse='',sample(letters,sample(4:12,1L),T)))),
df2 <- cbind(stringsAsFactors=F,keys2,y5=sample(c(F,T),size,T),y6=sample(size),y7=rnorm(size),y8=replicate(size,paste(collapse='',sample(letters,sample(4:12,1L),T)))),
keyNames
)),
data.table.unkeyed=list(copySpec=1:2,args=list(
as.data.table(df1),
as.data.table(df2),
keyNames
)),
data.table.keyed=list(copySpec=1:2,args=list(
setkeyv(as.data.table(df1),keyNames),
setkeyv(as.data.table(df2),keyNames)
))
);
## prepare sqldf
initSqldf();
sqldf(paste0('create index df1_key on df1(',paste(collapse=',',keyNames),');')); ## upload and create an sqlite index on df1
sqldf(paste0('create index df2_key on df2(',paste(collapse=',',keyNames),');')); ## upload and create an sqlite index on df2
argSpecs;
}; ## end makeArgSpecs.assortedKey.optionalManyToMany()
sizes <- c(1e1L,1e3L,1e5L); ## 1e5L instead of 1e6L to respect more heavy-duty inputs
overlaps <- c(0.99,0.5,0.01);
solTypes <- setdiff(getSolTypes(),'in.place');
system.time({ res <- testGrid(makeArgSpecs.assortedKey.optionalManyToMany,sizes,overlaps,solTypes); });
## user system elapsed
## 38895.50 784.19 39745.53
Powstałe wykresy, przy użyciu tego samego kodu wydruku podanego powyżej:
titleFunc <- function(overlap) sprintf('R merge solutions: character/integer/logical key, 0..*:0..* cardinality, %d%% overlap',as.integer(overlap*100));
plotRes(res,titleFunc,F);
