对 R data.table 的每一列进行排序

Question

我正在尝试独立于行结构对 data.table 的列进行排序。我可以用 sapply 和 sort 来做，但我觉得我做的不对——它看起来很慢，而且我需要使用 as.data.table 的事实表明我没有做作业——参考，这是我想要的。有更好的方法吗？这是我的代码：

r <- 10000
c <- 5000

dt <- as.data.table(replicate(c, rnorm(r)))

dt <- as.data.table(sapply(dt,sort))

Answer 1

似乎使用 set() 的 for 循环更快（更好？）这是一个基准：

编辑：添加了弗兰克的建议，它似乎击败了我们迄今为止尝试过的任何东西：

编辑 2：更改了 times = 1 以进行更公平的比较 - 原来的解决方案现在看起来不错。

编辑 3：添加了 Hugh 的建议，这似乎是一个改进：

dt <- as.data.table(replicate(c, rnorm(r)))
dt2 <- copy(dt)
dt3 <- copy(dt)
dt4 <- copy(dt)

microbenchmark::microbenchmark(
  set = {for (col in names(dt)) {set(dt, j = col, value = sort(dt[[col]]))}},
  original = as.data.table(sapply(dt2,sort)),
  matrixapply = apply(as.matrix(dt2), 2, sort),
  frank = dt3[, names(dt) := lapply(.SD, sort)],
  hugh = for (j in seq_along(dt4)) { v <- .subset2(dt4, j); set(dt4, j = j, value = v[order(v)]) },
  times = 1
)

结果

Unit: seconds
        expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
         set 6.223533 6.223533 6.223533 6.223533 6.223533 6.223533     1
    original 5.598481 5.598481 5.598481 5.598481 5.598481 5.598481     1
 matrixapply 6.039590 6.039590 6.039590 6.039590 6.039590 6.039590     1
       frank 5.255841 5.255841 5.255841 5.255841 5.255841 5.255841     1
        hugh 5.084420 5.084420 5.084420 5.084420 5.084420 5.084420     1