[refactor]: merge multiple models into singular file for standard output
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評価
調査の方向性
Start by reading the standard-output code that creates the tables and figures, and trace where it currently passes a list of data frames; the issue does not name specific files or tests. Check whether those data frames share a schema and how the outputs consume them. Done means the outputs use a single data frame and the package's relevant tests pass.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
We should feed in a single df to all tables and figures rather than a list. Especially to aid in memory issues. See rationale below:
Memory wise, it is more efficient to have a dataframe rather than a list. I am thinking that if we actually move to parquet files/databases that the list of dataframes would be the least efficient way to store this information in R. And, according to Gemini
A single consolidated data frame is significantly more memory-efficient and performant than a list of many small data frames, assuming the data frames share the same schema. Every R object carries structural overhead (class definitions, attributes, dimensions, and names). If you store thousands of small data frames in a list, R maintains thousands of separate attribute vectors and column names. Consolidating into one table collapses that metadata into a single set. R's vector engine operates on contiguous blocks of memory. Iterating over elements in a list (e.g., via lapply() or purrr::map()) incurs call-stack overhead and traverses fragmented pointers across the heap, whereas column operations on a single data frame utilize SIMD vectorization and cache locality. The R garbage collector tracks every allocated node (Vcells and Ncells). Having a large list of separate data frames balloons the total count of distinct objects, forcing the garbage collector to run frequently and cause execution pauses.
A list of data frames is only preferable if:
- The structures differ: The tables do not share common columns or types, making a combined table sparse or full of NA padding.
- Independent lifecycle: You frequently delete, update, or process chunks independently and want to let R selectively garbage-collect individual pieces without rewriting a massive master table.
Originally posted by @kellijohnson-NOAA in #455
- 主要言語
- R
- スター
- 20
- フォーク
- 10
- 平均マージ
- 4日 48分
- マージ済み PR（30日）
- 25
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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