Comparer les temps de lecture des fichiers CSV et RDS
L'une des tâches les plus courantes consiste à lire des données à partir de fichiers CSV. Cependant, pour de gros fichiers CSV, cela peut être lent.
Une astuce pratique consiste à lire les données puis à les enregistrer comme fichier binaire R (rds) à l'aide de saveRDS().
Pour lire le fichier rds, on utilise readRDS().
Remarque : Comme rds est le format natif de R pour stocker un seul objet, vous n'introduisez aucune dépendance tierce qui pourrait changer à l'avenir.
Pour comparer les deux approches, vous pouvez utiliser system.time().
Cette fonction retourne le temps nécessaire pour évaluer n'importe quelle expression R. Par exemple, pour mesurer le temps requis pour calculer la racine carrée des nombres de un à dix millions, vous écririez ce qui suit :
system.time(sqrt(1:1e7))
Cette activité fait partie du cours
Écrire du code R efficace
Instructions de l’exercice
Les fichiers "movies.csv" et "movies.rds" contiennent tous deux des tableaux de données identiques avec de l'information sur 45 000 films.
- À l'aide de la fonction
system.time(), combien de temps faut-il pour lire le fichier CSV avecread.csv("movies.csv")? - Répétez pour le fichier rds,
"movies.rds", en utilisantreadRDS().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# How long does it take to read movies from CSV?
system.time(read.csv(___))
# How long does it take to read movies from RDS?
___