我正在尝试将一个月的数据 (200k) 行附加到已经有 1600 万行的 data.frame，并且达到了系统上的 R 内存限制:
d = rbind(d, n)
Error: cannot allocate vector of size 60.8 Mb
In addition: Warning messages:
1: In rbind(deparse.level, ...) :
Reached total allocation of 8072Mb: see help(memory.size)
memory.size 和 memory.max 分别报告 2187.88 和 8072，所以我认为我正在使用所有 8GB 系统内存。使用 JD Long in this question 详细介绍的对象内存报告功能，我得到以下报告:
Type Size Rows Columns
d data.table 2,231,877,576 15941535 26
files character 912 13 NA
i numeric 48 1 NA
n data.frame 28,176,000 213116 26
是否有另一种方法可以附加到 data.frame，而不会导致似乎正在发生的明显对象重复并占用内存？我热衷于避免附加到 csv 文件，因为我正在使用 .RData 保存的对象来更快地读入数据。
最佳答案
如果您使用 data.table 对象，则应使用 rbindlist 以避免对 data.table 进行不必要的复制。这应该有效...
d = rbindlist(d, n)
关于r - 附加到大型 data.frame 并达到内存限制，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19300381/