Arrow support
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
La issue non indica file sorgente né test. Inizia tracciando il punto di ingresso per la prima lettura dei draw CSV e il modo in cui vengono gestiti i commenti speciali di Stan CSV, quindi esamina la cheatsheet di Arrow R collegata. Il lavoro sarà completo quando includerà un approccio deciso per selezionare o diradare le variabili prima di caricarle in memoria, con copertura per il formato CSV supportato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
For a very large number of variables stored in csv, it could be useful to use Arrow to read posterior csv as Arrow data table and use that to let the user to select which variables are actually read to the memory (could be used also for thinning). arrow_table supports dplyr so the implementation of selection and filtering would be relatively easy. It might be easier to just allow this when first time reading the draws from csv, as adding yet another draws type (e.g. draws_arrow_table) would be more work.
Arrow R cheatsheet shows an example of using dplyr
https://github.com/apache/arrow/blob/master/r/cheatsheet/arrow-cheatsheet.pdf
The cheatsheet talks about larger than memory, but I assume it could be faster to not read whole big csv to memory even if it would fit.
I hope the Stan's special comments in csv's are not making this impossible.
- Lingua principale
- R
- Stelle
- 172
- Fork
- 27
- Merge medio
- 5g 12h
- PR unite (30g)
- 5
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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