Вот один из способов использования dplyr::bind_cols
и purrr::map2
, который оказывается значительно быстрее, чем база при большом количестве столбцов.Я не знаю достаточно о профилировании, чтобы догадаться, почему, так как он кажется немного более запутанным, чем другие варианты.Я не уверен, что это легко сделать с помощью mutate_
глаголов, хотя он открыт для исправления.
РЕДАКТИРОВАТЬ: добавлен параметр с dplyr::do
, который является "предполагаемым" способом вычисления, который нене вписывается в функцию mutate
.Проблема с mutate
состоит в том, что он ожидает создать ровно один столбец.Я думаю, что кроме использования карты для создания отдельных вызовов mutate, которые я не могу себе представить, будет быстрее, это лучший вариант.
library(tidyverse)
set.seed(4321)
df <- matrix(rnorm(1000000), ncol = 1000) %>%
as_tibble()
microbenchmark::microbenchmark(
base = df[, 1001:1500] <- df[, 1:500] - df[, 501:1000],
base2 = df %>% magrittr::inset(, 1001:1500, .[, 1:500] - .[, 501:1000]),
map = df %>% bind_cols(map2(.x = .[, 1:500], .y = .[, 501:1000], .f = ~.x - .y)),
nomap = df %>% bind_cols(.[, 1:500] - .[, 501:1000]),
do = df %>% do(.[, 1:500] - .[, 501:1000])
)
#> Unit: milliseconds
#> expr min lq mean median uq max neval
#> base 32.928171 36.394238 39.362308 37.361149 39.454822 112.76356 100
#> base2 33.302556 35.500491 38.888530 37.433863 40.207799 84.08674 100
#> map 4.693637 5.139985 5.967655 5.468398 6.264793 12.20658 100
#> nomap 23.061348 25.016053 28.598282 26.973913 29.574478 79.97451 100
#> do 21.906042 23.460822 27.049262 25.135640 26.596373 80.01928 100
#> cld
#> c
#> c
#> a
#> b
#> b
Создано в 2018-05-11 пакетом Представить (v0.2.0).