众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。
让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率。下面的代码输出原始数据框：
# Create the data frame
col1 <- runif (12^5, 0, 2)
col2 <- rnorm (12^5, 0, 2)
col3 <- rpois (12^5, 3)
col4 <- rchisq (12^5, 2)
df <- data.frame (col1, col2, col3, col4)
逐行判断该数据框(df)的总和是否大于4，如果该条件满足，则对应的新变量数值为’greaterthan4’，否则赋值为’lesserthan4’。
本文中所有的计算都在配置了2.6Ghz处理器和8GB内存的MAC OS X中运行。
1.向量化处理和预设数据库结构
循环运算前，记得预先设置好数据结构和输出变量的长度和类型，千万别在循环过程中渐进性地增加数据长度。接下来，我们将探究向量化处理是如何提高处理数据的运算速度。
2.将条件语句的判断条件移至循环外
将条件判断语句移至循环外可以提升代码的运算速度，接下来本文将利用包含100,000行数据至1,000,000行数据的数据集进行测试：
3.只在条件语句为真时执行循环过程
另一种优化方法是预先将输出变量赋值为条件语句不满足时的取值，然后只在条件语句为真时执行循环过程。此时，运算速度的提升程度取决于条件状态中真值的比例。
本部分的测试将和case(2)部分进行比较，和预想的结果一致，该方法确实提升了运算效率。
4.尽可能地使用 ifelse()语句
利用ifelse()语句可以使你的代码更加简便。ifelse()的句法格式类似于if()函数，但其运算速度却有了巨大的提升。即使是在没有预设数据结构且没有简化条件语句的情况下，其运算效率仍高于上述的两种方法。
5.使用 which()语句
利用which()语句来筛选数据集，我们可以达到Rcpp三分之一的运算速率。
6.利用apply族函数来替代for循环语句
本部分将利用apply()函数来计算上文所提到的案例，并将其与向量化的循环语句进行对比。该方法的运算效率优于原始方法，但劣于ifelse()和将条件语句置于循环外端的方法。该方法非常有用，但是当你面对复杂的情形时，你需要灵活运用该函数。
7.利用compiler包中的字节码编译函数cmpfun()
这可能不是说明字节码编译有效性的最好例子，但是对于更复杂的函数而言，字节码编译将会表现地十分优异，因此我们应当了解下该函数。
8.利用Rcpp
截至目前，我们已经测试了好几种提升运算效率的方法，其中最佳的方法是利用ifelse()函数。如果我们将数据量增大十倍，运算效率将会变成啥样的呢?接下来我们将利用Rcpp来实现该运算过程，并将其与ifelse()进行比较。
下面是利用C++语言编写的函数代码，将其保存为“MyFunc.cpp”并利用sourceCpp进行调用。
9.利用并行运算
并行运算的代码：
10.尽早地移除变量并恢复内存容量
在进行冗长的循环计算前，尽早地将不需要的变量移除掉。在每次循环迭代运算结束时利用gc()函数恢复内存也可以提升运算速率。http://www.cda.cn/view/17597.html
11.利用内存较小的数据结构
data.table()是一个很好的例子，因为它可以减少数据的内存，这有助于加快运算速率。
总结
方法：速度， nrow(df)/time_taken = n 行每秒
原始方法：1X, 856.2255行每秒(正则化为1)
向量化方法：738X, 631578行每秒
只考虑真值情况：1002X，857142.9行每秒
ifelse：1752X，1500000行每秒
which：8806X，7540364行每秒
Rcpp：13476X，11538462行每秒