R語言-檢視變數及資料型態所佔記憶體容量，零成本提高計算效率 | ARON HACK 亞倫害的

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R語言-檢視變數及資料型態所佔記憶體容量，零成本提高計算效率

對資料科學家或數據分析師來說，資料量太大、電腦效能不足一直都是個痛，經常要小心翼翼地觀察記憶體使用率是不是快爆炸。然而，就我的觀察，一樣都是撰寫程式，資料科學工作者對於程式碼乾淨、易懂、高效率的追求似乎比其他工程師來得低。(或是我的樣本數不足，以偏概全)

其實，只要善用一些小工具，把檔案很大但用不到的物件清掉，並留意哪一種資料型態(Data Type)的容量較輕巧，就可以在不花錢升級電腦硬體的條件下，提升計算效率，也更有可能執行更複雜的計算。

來吧，直接複製貼上

check_file_size = 1000000){
    unit_size = 1000){
    unit_size 

檢查資料型態(Data Type)的容量大小

# Compare Date and Number
> t1  t2  check_file_size("t1", unit = "byte")
t1 256 byte
> check_file_size("t2",unit = "byte")
t2 48 byte

# Compare numeric and character for ID
> test  test2  check_file_size("test", unit = "byte")
test 48 byte
> check_file_size("test2", unit = "byte")
test2 96 byte

實際應用

由於完整的日期格式實在是太暫記憶體空間了，所以我習慣做日期計算後，會同時保留完整的日期格式，以及Integer型態，後者拿來標記大量資料或是SQL時都很好用。

cal_date 

# 範例
ex1 

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