向量化分配 R data.table 单元格，其列因行而异答案

【问题标题】：Vectorise assignment of R data.table cells with column differing by row向量化分配 R data.table 单元格，其列因行而异
【发布时间】：2017-09-03 00:59:27
【问题描述】：

我在思考如何通过引用有效地分配 data.table 的各个单元格时遇到问题。每列（除 id 外）都表示该主题在特定日期的状态。

为了便于说明，每行要切换的列存储在单独的列表或向量中。下面的 for 循环完成了这项工作，但实际数据非常大（因此也通过引用进行分配），更本地的解决方案将是理想的。

dt = data.table(id = letters[1:5],
                `1`=0,`2`=0,`3`=0)

d = c(3,2,1,2,3)

for (i in 1:nrow(dt)) {
  print(d[i])
  dt[i,1+d[i] := 1]
}

print(dt)
# id 1 2 3
# 1:  a 0 0 1
# 2:  b 0 1 0
# 3:  c 1 0 0
# 4:  d 0 1 0
# 5:  e 0 0 1

我尝试使用 .SD 或 .I 的一切都失败了，也许有人可以指出我正确的方向？

例如

dt[,d[.I] := 1]

【问题讨论】：

标签： r data.table vectorization

【解决方案1】：

我会在 for 循环中为列而不是行使用 set 或 :=：

for(i in seq_along(dt)[-1]){
    set(dt, NULL, i, 0 + (d == i - 1))
}
dt
#    id 1 2 3
# 1:  a 0 0 1
# 2:  b 0 1 0
# 3:  c 1 0 0
# 4:  d 0 1 0
# 5:  e 0 0 1

【讨论】：

注意到set 也是data.table 中的update by reference 运算符

【解决方案2】：

另一种方法是从ids 的data.table 和状态向量开始，然后重塑

dt <- data.table(id = letters[1:5], state = d)
#    id state
# 1:  a     3
# 2:  b     2
# 3:  c     1
# 4:  d     2
# 5:  e     3

dcast(dt, id ~ state, fun.aggregate = length)

#    id 1 2 3
# 1:  a 0 0 1
# 2:  b 0 1 0
# 3:  c 1 0 0
# 4:  d 0 1 0
# 5:  e 0 0 1

【讨论】：

【解决方案3】：

base R 方法是使用 row/column 索引

setDF(dt)
dt[-1][cbind(seq_len(nrow(dt)), d)] <- 1
dt
#  id 1 2 3
#1  a 0 0 1
#2  b 0 1 0
#3  c 1 0 0
#4  d 0 1 0
#5  e 0 0 1

【讨论】：