Question

我有一个巨大的data.table dt（差不多150万行）说吧我想将用户定义的函数growth.ls应用于其行，其中scols（dt中的某些列）是参数

growth.ls <- function(values){
  if (any(!is.finite(values)) || any(values <= 0)) return(NA_real_)
  exp(lm(log(values) ~ (seq_along(values)))$coefficients[[2]] - 1) * 100}
dt[, `:=`(var = growth.ls(as.numeric(.SD))), .SDcols = scols, by = 1:nrow(dt)]

这个过程需要很长时间，我不知道问题是否是grow.ls，或者我是因为我使用的是：1：nrow（dt）。

Answer 1

这个怎么样（使用带有data.table的多核）：

library(parallel)
cl = makeCluster(detectCores())
choose_cols = startsWith(colnames(df),'x')

df[,growth := unlist(parApply(cl, .SD, 1, growth.ls), .SDcols = choose_cols]

data.table在行

1 个答案: