Aus den gleichen Gründen Autos sind langsam im Vergleich zu riding on top of rockets. Die zusätzliche Benutzerfreundlichkeit und Sicherheit macht Autos viel langsamer als eine Rakete, aber Sie werden weniger in die Luft gehen und es ist einfacher zu starten, zu steuern und ein Auto zu bremsen. In der richtigen Situation (z. B. muss ich zum Mond gelangen) ist die Rakete das richtige Werkzeug für den Job. Wenn jemand ein Auto mit einer Rakete erfunden hätte, hätten wir etwas.
Beginnen Sie mit der Suche, was dmy tut, und Sie werden den Unterschied für die Geschwindigkeit (übrigens von Ihrem bechmarks würde ich nicht sagen, dass lubridate ist, dass viel langsamer, da diese in Millisekunden) sehen:
ich sehe
parse_date und
num_to_date und
make_format
>dmy
function (..., quiet = FALSE, tz = "UTC")
{
dates <- unlist(list(...))
parse_date(num_to_date(dates), make_format("dmy"), quiet = quiet,
tz = tz)
}
<environment: namespace:lubridate>
Sogleich:
dmy #type dies in der Befehlszeile und Sie erhalten. Wundert sich, was all diese Jungs sind. Mal sehen:
parse_date
> parse_date
function (x, formats, quiet = FALSE, seps = find_separator(x),
tz = "UTC")
{
fmt <- guess_format(head(x, 100), formats, seps, quiet)
parsed <- as.POSIXct(strptime(x, fmt, tz = tz))
if (length(x) > 2 & !quiet)
message("Using date format ", fmt, ".")
failed <- sum(is.na(parsed)) - sum(is.na(x))
if (failed > 0) {
message(failed, " failed to parse.")
}
parsed
}
<environment: namespace:lubridate>
num_to_date
> getAnywhere(num_to_date)
A single object matching ‘num_to_date’ was found
It was found in the following places
namespace:lubridate
with value
function (x)
{
if (is.numeric(x)) {
x <- as.character(x)
x <- paste(ifelse(nchar(x)%%2 == 1, "0", ""), x, sep = "")
}
x
}
<environment: namespace:lubridate>
make_format
> getAnywhere(make_format)
A single object matching ‘make_format’ was found
It was found in the following places
namespace:lubridate
with value
function (order)
{
order <- strsplit(order, "")[[1]]
formats <- list(d = "%d", m = c("%m", "%b"), y = c("%y",
"%Y"))[order]
grid <- expand.grid(formats, KEEP.OUT.ATTRS = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)
lapply(1:nrow(grid), function(i) unname(unlist(grid[i, ])))
}
<environment: namespace:lubridate>
Wow wir haben strsplit-ting, expand-ing.grid-s, paste-ing, ifelse-ing, unname-ing usw. plus eine Whole Lotta Error Checking Going On (spielen auf dem Zep-Song). Also, was wir hier haben, ist ein schöner syntaktischer Zucker. Mmmmm lecker aber es kommt mit einem Preis, Geschwindigkeit.
Vergleichen Sie das mitas.POSIXct:
getAnywhere(as.POSIXct) #tells us to use methods to see the business
methods('as.POSIXct') #tells us all the business
as.POSIXct.date #what I believe your code is using (I don't use dates though)
viel mehr internen Codierung Es gibt und weniger Fehlerprüfung mit as.POSICct los So haben Sie uns erleichtern fragen wollen und Sicherheit oder Geschwindigkeit und Leistung? Kommt auf den Job an.
Ich lasse jemanden, der mehr Erfahrung chime hat, aber meine Vermutung ist, dass lubridate Funktionen entwickelt werden, um eine Menge Dinge" hinter den Kulissen "zu behandeln, was bedeutet es mehr Überprüfung/Überprüfung der Eingabe zu versuchen und geben Sie vernünftige Ergebnisse. Lesen der [Hintergrunddokumente] (https://github.com/hadley/lubridate) hallt diese Gefühle. Ob das zur Langsamkeit beiträgt oder nicht, bin ich nicht sicher ... aber das wäre In ähnlicher Weise ist die 'plyr'-Familie aus Bequemlichkeitsgründen ebenfalls geschrieben und kann unter bestimmten Umständen relativ schlecht im Vergleich zu den Basisfunktionen funktionieren ... aber es ist einfach zu benutzen! – Chase
@ RJ- Es wäre viel besser, wenn Sie tatsächlich hätten Code in Ihrer Frage, der den Unterschied zeigt. "system.time" kann verwendet werden, um zu messen. – Tommy
Notiert. wird es in Kürze veröffentlichen. – JackeJR