こういう話がある。

日時を表す文字列を内部形式に変換する as.POSIXct() が遅すぎてどうにもなりません。

リンク先での解決策は fasttime パッケージを使えということですが、fasttime は CRAN に登録されておらず、RForge からインストールしなければなりません。

そこでみなさんに朗報です。
lubridate パッケージには fasttime から引き継いだ高速に POSIX time に変換できる関数が備わっています。

Lubridate has an inbuilt very fast POSIX parser, ported from the fasttime package by Simon Urbanek.

ここでは、従来の変換方法(strptime(), as.POSIXlt(), as.POSIXct()) と lubridate の高速変換関数(fast_strptime(), parse_date_time(), parse_date_time2()) の速度を比較してみます。

まずは、POSIX time に変換するための日付の文字列データを作成します。
データ作成には easyRFM パッケージの rfm_generate_data() 関数で生成したデータの date のみを取り出して使用します(参考：R でランダムに日付を生成する)

R

library(easyRFM)

data <- rfm_generate_data(10000, date_type = "POSIXlt")
dates <- as.character(data$date)
head(dates, 3)

結果

[1] "2014-12-23 11:55:49" "2014-12-20 13:10:27" "2014-12-30 11:36:13"

速度比較には microbenchmark パッケージを使用します(参考：Performance - Advanced R.)

R

library(lubridate)
library(microbenchmark)

format <- "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
microbenchmark(
  strptime(dates, format),                    # POSIXlt
  as.POSIXlt(dates),                          # POSIXlt
  as.POSIXct(dates),                          # POSIXct
  fast_strptime(dates, format),               # POSIXct
  parse_date_time(dates, format, locale="C"), # POSIXct
  parse_date_time2(dates, format)             # POSIXct
)

結果

Unit: milliseconds
                                         expr        min         lq       mean     median         uq        max
                      strptime(dates, format) 119.282499 121.572364 125.532569 123.448221 126.284024 226.923822
                            as.POSIXlt(dates) 356.200412 361.551208 370.189893 366.233237 373.489523 482.525819
                            as.POSIXct(dates) 461.641756 470.231105 479.100893 475.003683 483.682588 527.847680
                 fast_strptime(dates, format)   1.754354   1.842088   1.994004   1.935617   2.024675   4.292026
 parse_date_time(dates, format, locale = "C")  12.997912  13.606424  14.342025  13.951237  14.918299  18.339108
              parse_date_time2(dates, format)   1.409045   1.486185   1.667954   1.589646   1.697741   3.779194

結果は、lubridate の parse_date_time2() 関数がちょっぱやという結果になりました。

enjoy!