转置data.table（列名称 - >输出的第一列）

Question

什么是最有效的traspose方式

> dt <- data.table( x = c(1, 1, 3, 1, 3, 1, 1), y = c(1, 2, 1, 2, 2, 1, 1) )
> dt
   x y
1: 1 1
2: 1 2
3: 3 1
4: 1 2
5: 3 2
6: 1 1
7: 1 1

成：

> output
    cn   v1   v2   v3   v4   v5   v6   v7
1:   x    1    1    3    1    3    1    1
2:   y    1    2    1    2    2    1    1

dcast.data.table应该是高效的，但我无法弄清楚它到底要做什么

Answer 1

data.table::transpose：

怎么样？

data.table(cn = names(dt), transpose(dt))
#   cn V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
#1:  x  1  1  3  1  3  1  1
#2:  y  1  2  1  2  2  1  1

如果您真的关心效率，可能更好：

tdt <- transpose(dt)[, cn :=  names(dt)]
setcolorder(tdt, c(ncol(tdt), 1:(ncol(tdt) - 1)))
tdt
#   cn V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7
#1:  x  1  1  3  1  3  1  1
#2:  y  1  2  1  2  2  1  1 

transpose似乎比t（调用do_transpose）快一点，但不是很大。我猜这两种实现都非常接近非就地转置算法的效率上限。

Dt <- data.table( 
    x = rep(c(1, 1, 3, 1, 3, 1, 1), 10e2), 
    y = rep(c(1, 2, 1, 2, 2, 1, 1), 10e2))

all.equal(data.table(t(Dt)), data.table(transpose(Dt)))
#[1] TRUE

microbenchmark::microbenchmark(
    "base::t" = data.table(t(Dt)),
    "data.table::transpose" = data.table(transpose(Dt))
)
#Unit: milliseconds
#                 expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
#base::t               415.4200 434.5308 481.4373 458.1619 507.9556 747.2022   100
#data.table::transpose 409.5624 425.8409 474.9709 444.5194 510.3750 685.0543   100

Answer 2

用于标识对象[temp_table]的字段并通过对象[temp_table_schema]报告此代码的代码

  temp_table
  temp_table_data_types <- sapply (temp_table, class)
  temp_table_schema <- NULL
  for (x in 1:(length(temp_table_data_types))) {
    temp_table_schema <- base::rbind(temp_table_schema, data.table(ROWID = (x)
                                                                   , COLUMN_NAME = names(temp_table_data_types[x])
                                                                   , DATA_TYPE   = temp_table_data_types[[x]][[1]]
                                                                   , DETAILS     = if(length(as.list(temp_table_data_types[[x]]))> 1) {as.list(temp_table_data_types[[x]])[[2]]} else {""}
                                                                   ))
    }
  temp_table_schema
  rm(list = c("temp_table_data_types"))