Вот пример, показывающий, что 10 минут сокращены до 1 секунды (из NEWS на homepage ).Это все равно, что присвоить data.frame
, но не копировать всю таблицу каждый раз.
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,1] <- i)
user system elapsed
287.062 302.627 591.984
system.time(for (i in 1:1000) DT[i,V1:=i])
user system elapsed
1.148 0.000 1.158 ( 511 times faster )
Вставка :=
в j
, например, позволяет использовать больше идиом:
DT["a",done:=TRUE] # binary search for group 'a' and set a flag
DT[,newcol:=42] # add a new column by reference (no copy of existing data)
DT[,col:=NULL] # remove a column by reference
и:
DT[,newcol:=sum(v),by=group] # like a fast transform() by group
Я не могу придумать никаких причин, чтобы избежать :=
!Кроме, внутри for
петли.Поскольку :=
появляется внутри DT[...]
, это сопровождается небольшими издержками метода [.data.table
;например, S3 отправляет и проверяет наличие и тип аргументов, таких как i
, by
, nomatch
и т. д. Поэтому для внутренних циклов for
существует небольшая служебная, прямая версия :=
, называемая set
.Смотрите ?set
для более подробной информации и примеров.Недостатки set
заключаются в том, что i
должны быть номерами строк (без двоичного поиска), и вы не можете комбинировать его с by
.Эти ограничения set
могут значительно снизить накладные расходы.
system.time(for (i in 1:1000) set(DT,i,"V1",i))
user system elapsed
0.016 0.000 0.018