ÎncepețiÎncepe gratuit

Parsare rapidă cu fasttime

Pachetul fasttime oferă o singură funcție, fastPOSIXct(), concepută pentru a citi date și ore formatate conform standardului ISO 8601. Deoarece recunoaște un singur format și nu trebuie să îl ghicească, este extrem de rapidă!

În acest exercițiu vei vedea cât de rapidă este, comparând viteza cu care citește datele din setul de date meteorologice orare din Auckland (peste 17.000 de date) cu funcția ymd_hms() din lubridate.

Pentru a compara timpii de execuție, vei folosi funcția microbenchmark() din pachetul cu același nume. Îi transmiți oricâte argumente dorești, fiecare fiind o expresie de cronometrat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Lucrul cu date și ore în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Am încărcat datele calendaristice din setul de date meteorologice orare din Auckland ca șiruri de caractere în vectorul dates.

  • Examinează structura lui dates pentru a verifica că este un șir de caractere în format ISO 8601.
  • Parsează dates cu fasttime și trimite rezultatul prin pipe la str() pentru a verifica că fastPOSIXct le parsează corect.
  • Acum, pentru a compara timpii de execuție, apelează microbenchmark unde primul argument folosește ymd_hms() pentru a parsa dates, iar al doilea folosește fastPOSIXct().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

library(microbenchmark)
library(fasttime)

# Examine structure of dates
str(___)

# Use fastPOSIXct() to parse dates
fastPOSIXct(___) %>% str()

# Compare speed of fastPOSIXct() to ymd_hms()
microbenchmark(
  ymd_hms = ___(dates),
  fasttime = ___(dates),
  times = 20)
Editează și rulează codul