Я пробовал кое-что с более легкой таблицей (используя код, предоставленный Хартом Радевым), и я microbenchmark
отредактировал их, может быть, это может быть полезно:
library(dplyr)
library(microbenchmark)
DT1 = data.frame(A = rep('A', 300000), B = rep('B', 300000))
DT2 = data.frame(C = rep('C', 300000), D = rep('D', 300000))
microbenchmark(
bind_cols = {bind_cols(DT1, DT2)},
cbind = {cbind(DT1,DT2)},
# Hart solution
merge = { DT1$rowname = rownames(DT1)
DT2$rowname = rownames(DT2)
DT3 = merge(DT1, DT2, by = 'rowname')}
)
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
bind_cols 72.534 88.9610 1.640497e+02 169.6010 209.4940 348.160 100
cbind 42.241 50.5610 8.019269e+01 61.4405 114.9875 250.455 100
merge 2142101.821 2256677.2310 2.574166e+06 2416274.7380 2732207.2465 5956733.422 100
data.table
это не моя чашка чая, но я думаю, что это может быть полезно, иметь решение с этим.