鉴于data.table如下：
library(data.table)
set.seed(100)
dt <- data.table(a=c(1:3, 1), b = c(1,0,1, 3), c = c(1,2,1,3), x = rnorm(4), y = rnorm(4), d = c(4, 6, 6, 7))
dt返回，
a b c x y d
1: 1 1 1 -0.50219235 0.1169713 4
2: 2 0 2 0.13153117 0.3186301 6
3: 3 1 1 -0.07891709 -0.5817907 6
4: 1 3 3 0.88678481 0.7145327 7
列中的任何数字＆＃34; a＆＃34;，＆＃34; b＆＃34;和＆＃34; c＆＃34;等于3的将为TRUE
此外，列中的任何数字＆＃34; d＆＃34;等于6的将为TRUE
如何使用列的名称评估dt内部（＆＃34; a＆＃34;，＆＃34; b＆＃34;，＆＃34; c＆＃34;，和＆＃34; d＆＃34）
这样我的回报就是：
a b c x y d
1: FALSE FALSE FALSE -0.50219235 0.1169713 FALSE
2: FALSE FALSE FALSE 0.13153117 0.3186301 TRUE
3: TRUE FALSE FALSE -0.07891709 -0.5817907 TRUE
4: FALSE TRUE TRUE 0.88678481 0.7145327 FALSE
谢谢
答案 0 :(得分：9)
我提出的方法如下：
dt[, c("a", "b", "c") := lapply(.SD, `==`, 3),
.SDcols = c("a", "b", "c")][, d := (d == 6)][]
# a b c x y d
# 1: FALSE FALSE FALSE -0.50219235 0.1169713 FALSE
# 2: FALSE FALSE FALSE 0.13153117 0.3186301 TRUE
# 3: TRUE FALSE FALSE -0.07891709 -0.5817907 TRUE
# 4: FALSE TRUE TRUE 0.88678481 0.7145327 FALSE
在可读性方面它并没有赢得任何分数，但在性能方面似乎没有问题。
这里有一些要测试的样本数据：
library(data.table)
set.seed(100)
Nrow = 3000000
dt <- data.table(a = sample(10, Nrow, TRUE),
b = sample(10, Nrow, TRUE),
c = sample(10, Nrow, TRUE),
x = rnorm(Nrow),
y = rnorm(Nrow),
d = sample(10, Nrow, TRUE))
......一些要测试的功能......
fun1 <- function(indt) {
indt[, c("a", "b", "c") := lapply(.SD, `==`, 3),
.SDcols = c("a", "b", "c")][, d := (d == 6)][]
}
fun2 <- function(indt) {
for (i in c("a","b","c")) indt[, (i):=get(i)==3]
for (i in c("d")) indt[, (i):=get(i)==6]
indt
}
fun3 <- function(indt) {
f <- function(col,x) indt[,(col):=(.SD==x),.SDcols=col]
lapply(list("a","b","c"), f, 3)
lapply(list("d"), f, 6)
indt
}
......和一些时间......
microbenchmark(fun1(copy(dt)), fun2(copy(dt)), fun3(copy(dt)), times = 10)
# Unit: milliseconds
# expr min lq median uq max neval
# fun1(copy(dt)) 518.6034 535.0848 550.3178 643.2968 695.5819 10
# fun2(copy(dt)) 830.5808 1037.8790 1172.6684 1272.6236 1608.9753 10
# fun3(copy(dt)) 922.6474 1029.8510 1097.7520 1145.1848 1340.2009 10
identical(fun1(copy(dt)), fun2(copy(dt)))
# [1] TRUE
identical(fun2(copy(dt)), fun3(copy(dt)))
# [1] TRUE
在这个范围内，我会选择最适合你的东西（除非那些毫秒真的很重要），但如果你的数据较大，你可能想要尝试更多的不同选项。
Matt的补充
同意。要跟进评论，请点击这里fun4，但它只是这个尺寸上最快的smidgen（3e6行，90MB）
fun4 <- function(indt) {
for (i in c("a","b","c")) set(indt,NULL,i,indt[[i]]==3)
for (i in c("d")) set(indt,NULL,i,indt[[i]]==6)
indt
}
microbenchmark(copy(dt), fun1(copy(dt)), fun2(copy(dt)), fun3(copy(dt)),
fun4(copy(dt)), times = 10)
# Unit: milliseconds
# expr min lq median uq max neval
# copy(dt) 64.13398 65.94222 68.32217 82.39942 110.3293 10
# fun1(copy(dt)) 601.84611 618.69288 690.47179 713.56760 766.1534 10
# fun2(copy(dt)) 887.99727 950.33821 978.98988 1071.31253 1180.1281 10
# fun3(copy(dt)) 1566.90858 1574.30635 1603.55467 1673.38625 1771.4054 10
# fun4(copy(dt)) 566.43528 568.91103 575.06881 672.44021 692.9839 10
> identical(fun1(copy(dt)), fun4(copy(dt)))
[1] TRUE
接下来，我将数据大小增加了10倍，达到3000万行，即915MB。
请注意，这些时间现在只需几秒钟，而且在我的慢速上网本上。
set.seed(100)
Nrow = 30000000
dt <- data.table(a = sample(10, Nrow, TRUE),
b = sample(10, Nrow, TRUE),
c = sample(10, Nrow, TRUE),
x = rnorm(Nrow),
y = rnorm(Nrow),
d = sample(10, Nrow, TRUE))
object.size(dt)/1024^2
# 915 MB
microbenchmark(copy(dt),fun1(copy(dt)), fun2(copy(dt)), fun3(copy(dt)),
fun4(copy(dt)), times = 3)
# Unit: seconds
# expr min lq median uq max neval
# copy(dt) 8.04262 53.68556 99.32849 269.4414 439.5544 3
# fun1(copy(dt)) 207.70646 260.16710 312.62775 317.8966 323.1654 3
# fun2(copy(dt)) 421.78934 502.03503 582.28073 658.0680 733.8553 3
# fun3(copy(dt)) 104.30914 187.49875 270.68836 384.7804 498.8724 3
# fun4(copy(dt)) 158.17239 165.35898 172.54557 183.4851 194.4246 3
在这里，{I}平均来说，fun4平均速度相当快，因为for循环的内存效率一次只有一列。在fun1和fun3中，:=的RHS在此之前是三列宽，然后分配给三个目标列。话虽如此，为什么我之前fun2最慢？毕竟它逐列。在进入get()之前，可能会==复制该列。
有一次跑fun3最快（104 vs 158）。我不确定我是否相信microbenchmark。我似乎记得Radford Neal对microbenchmark的一些批评，但不记得结果。
这些时间安排在我真正慢的上网本上：
$ lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 2
On-line CPU(s) list: 0,1
Thread(s) per core: 1
Core(s) per socket: 2
Socket(s): 1
NUMA node(s): 1
Vendor ID: AuthenticAMD
CPU family: 20
Model: 2
Stepping: 0
CPU MHz: 800.000
BogoMIPS: 1995.06
Virtualisation: AMD-V
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 512K
NUMA node0 CPU(s): 0,1
> sessionInfo()
R version 3.1.0 (2014-04-10)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] microbenchmark_1.3-0 data.table_1.9.2 bit64_0.9-3 bit_1.1-11
答案 1 :(得分：3)
这似乎符合你的要求：
f <- function(col,x) dt[,(col):=(.SD==x),.SDcols=col]
lapply(list("a","b","c"), f, 3)
lapply(list("d"), f, 6)
dt
# a b c x y d
# 1: FALSE FALSE FALSE -0.50219235 0.1169713 FALSE
# 2: FALSE FALSE FALSE 0.13153117 0.3186301 TRUE
# 3: TRUE FALSE FALSE -0.07891709 -0.5817907 TRUE
# 4: FALSE TRUE TRUE 0.88678481 0.7145327 FALSE
注意：
lapply(...)可以替换为：dt[,d:=(d==6)]
但我想知道你的真实案例是否比这更复杂。答案 2 :(得分：3)
我首先尝试的是：
> dt
a b c x y d
1: 1 1 1 -0.50219235 0.1169713 4
2: 2 0 2 0.13153117 0.3186301 6
3: 3 1 1 -0.07891709 -0.5817907 6
4: 1 3 3 0.88678481 0.7145327 7
> for (i in c("a","b","c")) dt[get(i)==3, (i):=TRUE]
> dt[d==6, d:=TRUE]
但这得到了错误的答案：
> dt
a b c x y d
1: 1 1 1 -0.50219235 0.1169713 4
2: 2 0 2 0.13153117 0.3186301 1
3: 1 1 1 -0.07891709 -0.5817907 1
4: 1 1 1 0.88678481 0.7145327 7
>
这是因为:=的RHS被强制匹配列的类型，即TRUE在这种情况下被强制为1。但是你想要改变列的类型，这在data.table中是故意的。想象一下RAM中的20GB data.table - 你几乎不想改变列类型，因为这将涉及复制整个列。 99％的时间您希望将RHS强制转换为列的类型，例如:=1如果列类型为:=1L则强制为integer。
要更改列类型，您需要 plonk 一个新列直接进入该列指针槽。你可以通过使RHS与行数一样长。
> for (i in c("a","b","c")) dt[, (i):=get(i)==3]
> for (i in c("d")) dt[, (i):=get(i)==6]
> dt
a b c x y d
1: FALSE FALSE FALSE -0.50219235 0.1169713 FALSE
2: FALSE FALSE FALSE 0.13153117 0.3186301 TRUE
3: TRUE FALSE FALSE -0.07891709 -0.5817907 TRUE
4: FALSE TRUE TRUE 0.88678481 0.7145327 FALSE
>
答案 3 :(得分：2)
这里的另一种方法在速度方面远远落后于前两种方法，可能更具可读性：
# the variables and values you want
vars = c('a','b','c','d')
values = c(3,3,3,6)
dt[, (vars) := Map('==', .SD, values), .SDcols = vars]