数据表。快速计算每列中的更改次数

Question

我想知道每个变量在每个组中更改了多少次，然后将结果添加到所有组。

我是这样找到的：

mi[,lapply(.SD, function(x) sum(x != shift(x), 
  na.rm=T) ), by = ID][,-1][,lapply(.SD,sum, na.rm=T)]

它有效，它产生了正确的结果，但在我的大型数据表中它真的很慢。 我想在同一个 lapply 中执行这两个操作（或者更快更紧凑的操作），但是第一个是按组完成的，第二个不是。

可以用更简单的方式编写（可能并非总是如此）

mi[,lapply(.SD, function(x) sum(x != shift(x), 
    na.rm=T) )] [,-1]-mi[,length(unique(ID))]+1

但它仍然很慢并且需要大量内存。

还有什么想法吗？

我也尝试过使用 diffs 而不是 shift，但它变得更加困难。

这里有一个虚拟示例：

mi <- data.table(ID=rep(1:3,each=4) , year=rep(1:4, times=3),
   VREP=rep(1:3,each=4) , VDI=rep(1:4, times=3), RAN=sample(12))
mi <- rbind(mi, data.table(4,1,1,1,0), use.names=F)

基准测试的重要示例

mi <- as.data.table(matrix(sample(0:100,10000000,
 replace=T), nrow=100000, ncol=100))
mi[,ID := rep(1:1000,each=100)]

我的问题是真正的数据集要大得多，它在内存大小的限制中，然后我将 R 配置为能够使用页面文件使用更多内存，这会使许多操作变慢。 我知道我可以拆分文件并再次加入它，但有时这会使事情变得更加困难或某些操作不可拆分。

Answer 1

您的第二种方法产生的结果不正确，因此不是一个公平的比较点。这是 alexis_laz 建议的优化版本：

setorder(mi, ID)
setDT(Map(`!=`, mi, shift(mi)))[,
  lapply(lapply(.SD, `&`, !ID), sum, na.rm = T), .SDcols = -"ID"]
#   year VREP VDI RAN
#1:    9    0   9   9

在更大的样本上：

setorder(mi, ID)
microbenchmark(method1(), alexis_laz(), eddi(), times = 5)
#Unit: milliseconds
#         expr       min        lq      mean    median        uq      max neval
#    method1() 7336.1830 7510.9543 7932.0476 8150.3197 8207.2181 8455.563     5
# alexis_laz() 1350.0338 1492.3793 1509.0790 1492.5426 1577.3318 1633.107     5
#       eddi()  400.3999  475.6908  494.5805  504.6163  524.2077  567.988     5