dplyr
ฟังก์ชันทำงานบนdata.table
s ดังนั้นนี่คือdplyr
วิธีแก้ปัญหาที่ "หลีกเลี่ยง for-loop" ด้วย :)
dt %>% mutate(across(all_of(cols), ~ -1 * .))
ฉันวัดประสิทธิผลโดยใช้รหัสของ Orhan (เพิ่มแถวและคอลัมน์) และคุณจะเห็นdplyr::mutate
ด้วยacross
ส่วนใหญ่ดำเนินการได้เร็วกว่ามากที่สุดของการแก้ปัญหาอื่น ๆ และช้ากว่าการแก้ปัญหาโดยใช้ data.table lapply
library(data.table); library(dplyr)
dt <- data.table(a = 1:100000, b = 1:100000, d = 1:100000) %>%
mutate(a2 = a, a3 = a, a4 = a, a5 = a, a6 = a)
cols <- c("a", "b", "a2", "a3", "a4", "a5", "a6")
dt %>% mutate(across(all_of(cols), ~ -1 * .))
library(microbenchmark)
mbm = microbenchmark(
base_with_forloop = for (col in 1:length(cols)) {
dt[ , eval(parse(text = paste0(cols[col], ":=-1*", cols[col])))]
},
franks_soln1_w_lapply = dt[ , (cols) := lapply(.SD, "*", -1), .SDcols = cols],
franks_soln2_w_forloop = for (j in cols) set(dt, j = j, value = -dt[[j]]),
orhans_soln_w_forloop = for (j in cols) dt[,(j):= -1 * dt[, ..j]],
orhans_soln2 = dt[,(cols):= - dt[,..cols]],
dplyr_soln = (dt %>% mutate(across(all_of(cols), ~ -1 * .))),
times=1000
)
library(ggplot2)
ggplot(mbm) +
geom_violin(aes(x = expr, y = time)) +
coord_flip()
สร้างเมื่อ 2020-10-16 โดยแพ็คเกจ reprex (v0.3.0)
set
กับไฟล์for-loop
. สงสัยจะเร็วกว่านี้