我正在尝试使用rep函数创建固定数量的列(在本例中为4列)。在B列中提到在这些列中应多久重复数字1。其余的列应填充0。
但是我收到错误消息
“ rep(1,B)中的错误:无效的'times'参数”
而且不知道如何解决
test <- data.table(A = c("XYZ", "ZYX", "WER"),
B = c(1, 3, 2))
cols <- LETTERS[3:6]
test[, (cols) := c(rep(1, B), rep(0, length(cols) - B))]
#result should be
result <- data.table(A = c("XYZ", "ZYX", "WER"),
B = c(1, 3, 2),
C = c(1, 1, 1),
D = c(0, 1, 1),
E = c(0, 1, 0),
F = c(0, 0, 0))
答案 0 :(得分:4)
这使用了一些非“ data.table”逻辑,但仍然应该很快:
test[, (cols) := {
D <- diag(length(cols))
D[lower.tri(D)] <- 1
data.table(D[B,])
}]
# A B C D E F
#1: XYZ 1 1 0 0 0
#2: ZYX 3 1 1 1 0
#3: WER 2 1 1 0 0
之所以起作用,是因为它创建了一个具有对角线和下三角填充的矩阵,然后使用test$B
对该矩阵的行进行子集化。
或者,您可以遍历要分配的列的长度序列,并检查值是否等于或小于:
test[, (cols) := lapply(1:length(cols), function(x) as.numeric(x <= B))]
一些比较时机,增加了24列和3M行:
cols <- LETTERS[-(1:2)]
test <- test[rep(1:3,1e6),]
system.time(test[, (cols) := {
D <- diag(length(cols))
D[lower.tri(D)] <- 1
data.table(D[B,])
}])
# user system elapsed
# 0.937 0.651 1.591
第二次失败了:
system.time(
test[, (cols) := lapply(1:length(cols), function(x) as.numeric(x <= B))]
)
# user system elapsed
# 0.313 0.132 0.446