data.tables und Sweep-Funktion

Question

Mithilfe einer data.table, die die schnellste Möglichkeit wäre, eine Statistik über eine Auswahl von Spalten hinweg zu "fegen"?

Beginnend mit (deutlich größeren Versionen) DT

p <- 3 
DT <- data.table(id=c("A","B","C"),x1=c(10,20,30),x2=c(20,30,10)) 
DT.totals <- DT[, list(id,total = x1+x2) ] 

Ich mag folgendes data.table Ergebnis erhalten, indem Sie die Zielspalten Indizierung (2: p), um den Schlüssel zu überspringen:

id x1 x2 
[1,] A 0.33 0.67 
[2,] B 0.40 0.60 
[3,] C 0.75 0.25 

Answer 1

ich glaube, dass etwas in der Nähe der folgenden (die die relativ neue set() Funktion verwendet) schnellste sein wird:

DT <- data.table(id = c("A","B","C"), x1 = c(10,20,30), x2 = c(20,30,10)) 
total <- DT[ , x1 + x2] 

rr <- seq_len(nrow(DT)) 
for(j in 2:3) set(DT, rr, j, DT[[j]]/total) 
DT 
#  id  x1  x2 
# [1,] A 0.3333333 0.6666667 
# [2,] B 0.4000000 0.6000000 
# [3,] C 0.7500000 0.2500000 

FWIW, ruft set() die folgende Form annimmt:

# set(x, i, j, value), where: 
#  x is a data.table 
#  i contains row indices 
#  j contains column indices 
#  value is the value to be assigned into the specified cells 

---

Mein Verdacht über die relative Geschwindigkeit dieses, im Vergleich zu anderen Lösungen ist, auf dieser Stelle aus data.table's NEWS file im Abschnitt basierend auf Änderungen in Version 1.8.0:

o New function set(DT,i,j,value) allows fast assignment to elements 
    of DT. Similar to := but avoids the overhead of [.data.table, so is 
    much faster inside a loop. Less flexible than :=, but as flexible 
    as matrix subassignment. Similar in spirit to setnames(), setcolorder(), 
    setkey() and setattr(); i.e., assigns by reference with no copy at all. 

     M = matrix(1,nrow=100000,ncol=100) 
     DF = as.data.frame(M) 
     DT = as.data.table(M) 
     system.time(for (i in 1:1000) DF[i,1L] <- i) # 591.000s 
     system.time(for (i in 1:1000) DT[i,V1:=i])  # 1.158s 
     system.time(for (i in 1:1000) M[i,1L] <- i) # 0.016s 
     system.time(for (i in 1:1000) set(DT,i,1L,i)) # 0.027s