Arrow support
まだ誰も着手していません。
評価
調査の方向性
issue にはソースファイルやテストが記載されていません。まず、初回の CSV draw 読み取りのエントリーポイントと、Stan CSV の特殊コメントがどのように処理されるかを追跡し、次にリンクされている Arrow R cheatsheet を確認してください。完了条件には、変数をメモリに読み込む前に選択または間引きするための方針を決定し、サポートされている CSV 形式をカバーすることを含めます。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- R
- スター
- 172
- フォーク
- 27
- 平均マージ
- 5日 12時間
- マージ済み PR（30日）
- 5
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- 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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