Question

在data.table中，以下内容具有相同的结果：

dt1 <- data.table(iris)
dt1[, Long.Petal := Petal.Length > mean(Petal.Length)]
dt1[, Wide.Petal := Petal.Width > mean(Petal.Width)]

和

dt2 <- data.table(iris)
dt2[, `:=`(
  Long.Petal = Petal.Length > mean(Petal.Length),
  Wide.Petal = Petal.Width > mean(Petal.Width)
)]

使用大型数据集时，后一种形式是否具有性能优势（在内存或运行时或两者方面）？或者是最小的开销，它只是风格和可读性的问题？

Answer 1

需要考虑的事项是：a）对[.data.table的调用，以及b）在[.data.table中运行代码。

对于几个电话，它不应该真正影响。但是如果你正在做这个或者1000多次（例如，使用for-loop），那么它可能性能较差......主要是由于调度的时间{{1 }}。在这种情况下，只要没有分组，[.data.table就是一个更好的选择。

在任何情况下，这些内容都很容易在您的数据集上进行基准测试。调用set()应该知道所花费的时间以及花费大部分时间。

Answer 2

我很惊讶在以下示例中实际上存在不可忽略的性能差异。而且它不赞成合并后的任务：

set.seed(42)
dt1 <- data.table(x = rnorm(1e7))
dt2 <- copy(dt1)

library(microbenchmark)

microbenchmark({dt1[, y := x < 0]; dt1[, z := x > 0]},
               dt2[,`:=`(
                 y = x < 0,
                 z = x > 0
               )])
#Unit: milliseconds
#                                                   expr      min       lq     mean   median       uq      max neval cld
#{     dt1[, `:=`(y, x < 0)]     dt1[, `:=`(z, x > 0)] } 122.6285 124.0237 143.3914 125.2057 146.0050 305.3609   100  a 
#                      dt2[, `:=`(y = x < 0, z = x > 0)] 153.2545 156.5720 208.5669 178.9714 301.8305 359.2821   100   b

all.equal(dt1, dt2)
#[1] TRUE

在一个语句中，多个data.table赋值是否具有性能优势？

2 个答案: