对大数据集的R中的数据框的子集进行排名

# 加载必要的包
library(data.table)

# 创建一个示例数据框
set.seed(123)
df <- data.frame(id = 1:1000000, value = rnorm(1000000))

# 将数据框转换为data.table以提高效率
dt <- as.data.table(df)

# 对子集进行排名
# 假设我们想对前10000行进行排名
ranked_subset <- dt[1:10000, .(id, value, rank = frank(value))]

# 查看结果
head(ranked_subset)

# 分块处理示例
chunk_size <- 100000
ranked_chunks <- list()

for (i in seq(1, nrow(dt), by = chunk_size)) {
  chunk <- dt[i:(i + chunk_size - 1)]
  ranked_chunk <- chunk[, .(id, value, rank = frank(value))]
  ranked_chunks <- c(ranked_chunks, list(ranked_chunk))
}

# 合并所有分块的排名结果
final_ranked <- rbindlist(ranked_chunks)

# 并行计算示例
library(parallel)

num_cores <- detectCores() - 1
cl <- makeCluster(num_cores)

ranked_chunks_parallel <- parLapply(cl, split(dt, (seq(nrow(dt)) - 1) %/% chunk_size), function(chunk) {
  chunk[, .(id, value, rank = frank(value))]
})

stopCluster(cl)

# 合并所有分块的排名结果
final_ranked_parallel <- rbindlist(ranked_chunks_parallel)