• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Excel
  • Matlab

Memoria de objetos en R

mayo 25, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Elefante

La memoria de nuestros ordenadores es un recurso limitado al que le hemos de prestar atención. Al trabajar realizando análisis de datos no es difícil que la memoria en R se termine, con lo que se han de eliminar algunas de las variables que ya no necesitamos para poder continuar. La primera idea seria borrar los objetos temporales que ya no utilizamos. En este proceso una buena guía es conocer cuánta memoria ocupa cada uno de los objetos y así actual de una forma guiada.  

Obtención de la memoria de un objeto

Para obtener el espacio que ocupa un objeto en R se ha de utilizar el comando object.size() al que se le ha de pasar el nombre del objeto del que se desea conocer este dato. Esto es, para obtener la memoria de un objeto se ha de utilizar:

object.size(var)

donde var es el nombre de un objeto existente.

Este proceso puede se un poco tedioso si tenemos decenas de objetos en nuestros espacios de trabajo. Una forma de automatizar el proceso es utilizar sapply() junto a ls() para obtener el tamaño de todos en memoria. Posteriormente se puede utilizar la función sort() para ordenar los objetos existentes en memoria en base a su tamaño. Esto se puede conseguir mediante la siguiente instrucción:

Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
En Analytics Lane
Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo

sort(sapply(ls(), function(x) { object.size(get(x)) }), decreasing = TRUE)

Publicidad


Ejemplo

Una forma de ver esto es mediante un ejemplo. En el siguiente código se crean unos objetos de diferentes tamaños y se utiliza segmento de código presentado anteriormente para obtener una lista ordenada. 

a <- 1
b <- 1:5
c <- 1:3
d <- 'String name'
e <- c()

sort(sapply(ls(), function(x) { object.size(get(x)) }), decreasing = TRUE)

Al ejecutar este se puede observar que el objeto que más espacio ocupa es la cadena de texto d y el que menos el objeto vacío e. Concretamente el orden obtenido de las variables es: d, w, b, c, a, e.

Conclusiones

Conocer el espacio que ocupa una variable es una información importantísima de cara a mejorar el rendimiento de las aplicaciones escritas y gestionar los recursos de nuestros ordenadores. En esta entrada se ha visto cómo realizar esta tarea en R.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
  • ¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
  • La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento
  • Cómo abrir una ventana de Chrome con tamaño y posición específicos desde la línea de comandos en Windows
  • Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte
  • Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)
  • Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

Publicado en: R

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

octubre 23, 2025 Por Daniel Rodríguez

Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)

octubre 21, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte

octubre 16, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Aplicación web interactiva que muestra un mapa de Madrid con puntos de interés destacados, creado utilizando la biblioteca Folium. Tutorial: Creando un mapa interactivo con Folium en Python publicado el diciembre 13, 2024 | en Python
  • La Lotería: una perspectiva estadística publicado el diciembre 22, 2023 | en Opinión
  • Entendiendo la validación cruzada: Selección de la profundidad óptima en un árbol de decisión publicado el septiembre 13, 2024 | en Ciencia de datos
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Aprovecha un 40% de descuento en Coursera Plus para impulsar tus habilidades en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial publicado el noviembre 9, 2024 | en Noticias, Reseñas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto