使用ddply summarize内存不足

Question

我有一个长格式的重复测量的大型数据框架(41764个观察值)。我正在尝试总结数据帧，并为每个不同的个体创建一个新的数据帧(总共有3112个观察值)。我正在使用ddply summarize，有关我的特定案例的更多背景信息，请访问New dataframe with difference between first and last values of repeated measurements?。

我正在使用这个代码

df2 <- ddply(df1, .(indv), summarize, df1['value1'], df1['value2'])  

但是当我运行这个的时候，我得到了这个错误

Error: cannot allocate vector of size 991.6 Mb
In addition: Warning messages:
1: In output[[var]][rng] <- df[[var]] :
Reached total allocation of 8088Mb: see help(memory.size)
2: In output[[var]][rng] <- df[[var]] :
Reached total allocation of 8088Mb: see help(memory.size)
3: In output[[var]][rng] <- df[[var]] :
Reached total allocation of 8088Mb: see help(memory.size)
4: In output[[var]][rng] <- df[[var]] :
Reached total allocation of 8088Mb: see help(memory.size)

我不确定如何解决这个问题。我尝试将所有内存驻留的数据帧保存为文件，关闭R，然后将这些数据帧重新导入R。这似乎确实节省了内存，至少在一开始是这样，但是在运行ddply summarize时，我仍然耗尽了RAM。

我在这台机器上有8 gb的RAM，所有这些都可以供R使用。有人知道我可以做些什么来解决这个问题吗？

也许我不应该使用ddply summarize，也许有更好的方法可以做到这一点？

编辑:看起来我可能发出了错误的命令。像这样的命令

df2 <- ddply(df1, .(indv), summarize, value1=(tail(value1, 1)), value2=(tail(value2, 1)), group=(tail(group, 1)))

似乎给出了我想要的结果。

Answer 1

好的，多亏了LostBrit的帮助，我开始意识到我发出了错误的命令(或者我可能不清楚我首先想要做什么)。看起来这段代码给出了我想要的结果：

df2 <- ddply(df1, .(indv), summarize, 
       value1=tail(value1, 1), 
       value2=tail(value2, 1), 
       group =tail(group, 1))

感谢大家的帮助！