替換MSR中的existng列

爲什麼下面的MSR代碼不會替換原始列「Var1」？替換MSR中的existng列

rxDataStep(inData = input_xdf, outFile = input_xdf, overwrite = TRUE, 
     transforms = list(Var1 = as.numeric(Var1)), 
     transformVars = c("Var1") 
     )

來源

2016-12-15 JimBoy

目前，RevoScaleR不支持在xdf文件中更改變量的類型（即使您寫入不同的文件）。做到這一點的方法是創建一個新變量，刪除舊變量，然後將新變量重命名爲舊名稱。

我建議用transformFunc（見?rxTransform瞭解更多信息）這樣做，這樣就可以創建新的變量，並刪除舊的，只需一個步驟：

rxDataStep(inXdf, outXdf, transformFunc=function(varlst) { 
    varlst$Var1b <- as.numeric(varlst$Var1) 
    varlst$Var1 <- NULL 
    varlst 
}, transformVars="Var1") 

# this is fast as it only modifies the xdf metadata, not the data itself 
names(outXdf)[names(outXdf) == "Var1b"] <- "Var1"

來源

2016-12-17 12:54:46

RevoScaleR不允許操作現有變量的原因是什麼？ – JimBoy

我不在工程團隊中，所以我不能給出明確的答案，但這是出於性能原因。 –

MSR不允許您覆蓋到位的變量有不同的變量類型。

您有兩種選擇：寫入不同的變量或寫入不同的文件。我添加了一些代碼，顯示這兩種解決方案的工作方式如MRS 9.0.1中所述。正如評論中所述，早期版本中有一些地方可能無法正常工作。我不完全確定這一點，所以代碼應該讓你知道。

input_xdf <- "test.xdf" 
modified_xdf <- "test_out.xdf" 

xdf_data <- data.frame(Var1 = as.character(1:10), 
         Var2 = 2:11, 
         stringsAsFactors = FALSE) 

rxDataStep(inData = xdf_data, 
      outFile = input_xdf, 
      rowsPerRead = 5, 
      overwrite = TRUE) 

rxDataStep(inData = input_xdf, 
      outFile = input_xdf, 
      overwrite = TRUE, 
      transforms = list(Var1b = as.numeric(Var1)), 
      transformVars = c("Var1") 
) 

rxGetInfo(input_xdf, getVarInfo = TRUE, numRows = 5) 

rxDataStep(inData = input_xdf, 
      outFile = modified_xdf, 
      transforms = list(Var1 = as.numeric(Var1)), 
      transformVars = c("Var1") 
) 

rxGetInfo(modified_xdf, getVarInfo = TRUE, numRows = 5)

來源

2016-12-16 15:48:55

其實，你的第二個選項贏得沒有工作（RevoScaleR中那些惱人的疣之一）。我不認爲有任何方法可以改變現有變量的類型，即使你寫入不同的文件。 –

@HongOoi，之前可能是真的，但現在不是這樣。我在發佈之前進行了測試。兩種解決方案都可以工我將添加一些代碼，使其成爲一個工作示例。 –

我收到了不同的結果。郵件已發送。 –

替換MSR中的existng列

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