在匯入大批量資料時，如果沒有顯式地指定“stringsAsFactors = FALSE”，預設會將所有的字串轉換為因子，導致資料處理速度較慢。

示例資料如下：

name,math,english,sex,year
"yiifaa",65,68,"M",2018
"yiifee",95,98,"F",2018
"guagua",75,78,"M",2018
"MM",85,88,"F",2018

檢視資料概要，發現預設將字串轉換為因子，並進行了分組計數(這也是處理速度較慢的原因之一)，概要如下：

  name        math         english     sex        year
 
     
 guagua:1   Min.   :65.0   Min.   :68.0   F:2   Min.   :2018  
 MM    :1   1st Qu.:72.5   1st Qu.:75.5   M:2   1st Qu.:2018  
 yiifaa:1   Median :80.0   Median :83.0         Median :2018  
 yiifee:1   Mean   :80.0   Mean   :83.0         Mean   :2018  
            3rd Qu.:87.5   3rd Qu.:90.5         3rd Qu.:2018
 
  
            Max.   :95.0   Max.   :98.0         Max.   :2018  

但這樣的分組計數並沒有意義，所以需要利用“as.character”轉換為字元，如下：

#! /usr/bin/env RScript
setwd("D:/Workspace/R-Works/R-Stat")
scores <- read.table("Score.txt", header = TRUE, sep = ",", quote="\"", encoding = "UTF-8", stringsAsFactors = TRUE)
# 將因子轉換為字元
scores$name <- as.character(scores$name)
# 多轉一個進行測試
 

scores$sex <- as.character(scores$sex)

再次檢視概要，如下：

name                math         english         sex                 year     
 Length:4           Min.   :65.0   Min.   :68.0   Length:4           Min.   :2018  
 Class :character   1st Qu.:72.5   1st Qu.:75.5   Class :character   1st Qu.:2018  
 Mode  :character   Median :80.0   Median :83.0   Mode  :character   Median :2018  
                    Mean   :80.0   Mean   :83.0                      Mean   :2018  
                    3rd Qu.:87.5   3rd Qu.:90.5                      3rd Qu.:2018  
                    Max.   :95.0   Max.   :98.0                      Max.   :2018  

可以看到，概要中已經沒有了分組計數，但多了總數計量，如果要恢復分組計數，則需要重新建立因子，如下：

scores$sex <- factor(scores$sex, levels=c("M", "F"), ordered = TRUE)

結論

在匯入大批量資料時，為了提高效能，儘可能分兩步走：
1. 顯式指定“stringsAsFactors = FALSE”；
2. 依次將所需要的資料列(向量)轉換為因子；