如何在 data.table 中添加一列并返回多列而不修改基础数据？

Question

我在R 中有以下data.table

dt <- data.table(gender = c("Male", "Female"), Prop = c(0.49, 0.51))
#   gender Prop
# 1:   Male  0.49
# 2: Female  0.51

我想计算一个Freq = Prop * 1000 列，然后只返回gender 和Freq 列。如何在一行代码中不明确引用gender 列并且不修改dt？

我能做到的最好的是：

onsdist$gender[, c(.SD, Freq = Prop * 1000)][, .SD, .SDcols = - "Prop"]
#    gender Freq1 Freq2
# 1:   Male   490   490
# 2: Female   510   510

但我最终得到了重复的 Freq 列。

（我不想引用gender的原因是因为它在data.tables之间发生了变化。我不想修改dt的原因是因为我需要重新使用原始版本稍后）。

Answer 1

我们可以使用data.table语法来获取输出格式

dt[, c(.SD, .(Freq = Prop * 1000)), .SDcols = -"Prop"]

-输出

   gender Freq
1:   Male  490
2: Female  510

Answer 2

1) 使用带有 Prop = NULL 的变换

dt[, transform(.SD, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)]
##    gender Freq
## 1:   Male  490
## 2: Female  510

2) 或此变体

transform(dt, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)
##    gender Freq
## 1:   Male  490
## 2: Female  510

3) 我们可以通过将 transform 替换为 collapse 包中的 ftransform 来显着加快速度。

library(collapse)
dt[, ftransform(.SD, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)]

4)类似

library(collapse)
ftransform(dt, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)

基准测试

使用问题中的数据，我们看到上面的 (4)，下面标记为 ex4，它使用 ftransform from collapse 而没有 [.data.table 比上面的其他方法快得多。

library(collapse)
library(data.table)
library(microbenchmark)

microbenchmark(
    ex1 = dt[, transform(.SD, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)],
    ex2 = transform(dt, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL),
    ex3 = dt[, ftransform(.SD, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)],
    ex4 = ftransform(dt, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)
)

Unit: microseconds
 expr      min       lq       mean    median       uq      max neval  cld
  ex1 1847.601 1927.402 2046.04098 2015.4015 2093.251 2706.200   100    d
  ex2  959.700 1000.701 1074.93098 1046.1510 1122.601 1606.201   100  b  
  ex3 1048.201 1090.351 1139.57598 1121.6005 1174.201 1381.602   100   c 
  ex4   68.401   85.551   93.08802   89.2515  100.551  168.400   100 a   

Answer 3

另一种解决方案

dt[, .(dt[, 1], Freq = Prop * 1000)]

   gender Freq
1:   Male  490
2: Female  510

所有答案中给出的选项的一些基准

请注意，我增加了相当多的样本数据，但我也只是好奇其他数据集的方法之间的差异。

这里的转换非常慢，不推荐使用，其他方法非常相似，.SD 和 .SDcols 的功能是最快的，尽管在这种情况下，保留所有行并且不使用第一个引用更新任何内容方法几乎不会慢。

set.seed(42)

dt <- data.table(
  gender = rep(LETTERS[1:25], 40000),
  Prop = runif(n = 1000000))

library(rbenchmark)

benchmark(
  "dt[, .(dt[, 1], Freq = Prop * 1000)]" = {
    dt[, .(dt[, 1], Freq = Prop * 1000)]
  },
  "dt[, c(.SD, .(Freq = Prop * 1000)), .SDcols = 1]" = {
    dt[, c(.SD, .(Freq = Prop * 1000)), .SDcols = 1]
  },
  "dt[, c(.SD, .(Freq = Prop * 1000)), .SDcols = -\"Prop\"]" = {
    dt[, c(.SD, .(Freq = Prop * 1000)), .SDcols = -"Prop"]
  },
  "dt[, transform(.SD, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)]" = {
    dt[, transform(.SD, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)]
  },
  "transform(dt, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)" = {
    transform(dt, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)
  },
  replications = 1000,
  columns = c("test", "replications", "elapsed", "relative")
)

#                                                     test replications elapsed relative
# 1                   dt[, .(dt[, 1], Freq = Prop * 1000)]         1000   18.66    1.112
# 3 dt[, c(.SD, .(Freq = Prop * 1000)), .SDcols = -"Prop"]         1000   17.02    1.014
# 2       dt[, c(.SD, .(Freq = Prop * 1000)), .SDcols = 1]         1000   16.78    1.000
# 4  dt[, transform(.SD, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)]         1000  333.51   19.875
# 5         transform(dt, Freq = Prop * 1000, Prop = NULL)         1000  329.41   19.631

旁注

请记住，通过引用创建列的速度快了 5 倍 dt[, Freq := Prop * 1000] 和 OP 使用该表稍后重新使用的参数。我建议始终在速度加快时通过参考表格进行所有计算和准备工作。您始终可以从那里对输出进行子集化。

#                                               test replications elapsed relative
# 1             dt[, .(dt[, 1], Freq = Prop * 1000)]         1000   16.25    5.783
# 2 dt[, c(.SD, .(Freq = Prop * 1000)), .SDcols = 1]         1000   13.33    4.744
# 3                         t[, Freq := Prop * 1000]         1000    2.81    1.000