r语言 - 检查一个 data.table 列中的所有元素的最快方法，以了解另一个 data.table 列中出现的每个值

Question

如果每个值出现在不同的 data.table 列中，那么检查 data.table R 中完整列的最快方法是什么？

示例问题：

创建示例大数据：

dt1 <- data.table(dt1row=c(1:1000000),code=sapply(c(1:1000000),FUN=function(x){paste(sample(letters,5), collapse="")}))
dt2 <- data.table(dt2row=c(1:500000),code=sapply(c(1:500000),FUN=function(x){paste(sample(letters,5), collapse="")}))

我想替换的慢速功能(但有效(：

#SLOW ON BIG DATA!
dt1$in_dt2 <- sapply(c(1:nrow(dt1)),FUN=function(x){dt1$code[x] %in% dt2$code})

Answer 1

到目前为止@thelatemail有更快的方法：

setkey(dt1, code)
setkey(dt2, code)
dt1[, in_dt2 := FALSE][dt2, on=.(code), in_dt2 := TRUE]

---

我认为您正在寻找一个连接操作，设置键应该会加快速度：

setkey(dt1, code)
setkey(dt2, code)
existing <- dt2[dt1, on=.(code), nomatch=0L]
dt1[, in_dt2 := dt1row %in% existing$dt1row]

基 R 的另一个选项是使用base::match

m0 <- function() {
DT10$in_dt2 <- match(DT10$code, dt2$code, nomatch=0L) > 0L
DT10
}
m1 <- function() {
setkey(DT11, code)
existing <- dt2[DT11, on=.(code), nomatch=0L, mult="first"]
DT11[, in_dt2 := dt1row %in% existing$dt1row]
}
m2 <- function() {
DT12[, in_dt2 := match(code, dt2$code, nomatch=0L) > 0L]
}
m_thelatemail <- function() {
setkey(DT13, code)
DT13[, in_dt2 := FALSE][dt2, on=.(code), in_dt2 := TRUE]
}
bench::mark(m0(), m1(), m2(), m_thelatemail(), check=FALSE)
identical(DT11[order(dt1row), in_dt2], m0()$in_dt2)
identical(DT12[order(dt1row), in_dt2], m0()$in_dt2)
identical(DT13[order(dt1row), in_dt2], m0()$in_dt2)
#[1] TRUE

计时：

# A tibble: 4 x 13
expression           min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time result                   memory            time     gc              
<bch:expr>      <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm> <list>                   <list>            <list>   <list>          
1 m0()               914ms    914ms      1.09    38.3MB     1.09     1     1      914ms <df[,3] [1,000,000 x 3]> <df[,3] [10 x 3]> <bch:tm> <tibble [1 x 3]>
2 m1()               252ms    273ms      3.66    36.8MB     1.83     2     1      547ms <df[,3] [1,000,000 x 3]> <df[,3] [33 x 3]> <bch:tm> <tibble [2 x 3]>
3 m2()               198ms    252ms      4.14    23.1MB     2.76     3     2      724ms <df[,3] [1,000,000 x 3]> <df[,3] [10 x 3]> <bch:tm> <tibble [3 x 3]>
4 m_thelatemail()    148ms    158ms      6.38    15.4MB     0        4     0      627ms <df[,3] [1,000,000 x 3]> <df[,3] [28 x 3]> <bch:tm> <tibble [4 x 3]>

m0()输出：

dt1row  code in_dt2
1:       1 nydga  FALSE
2:       2 bwknr  FALSE
3:       3 sauxj  FALSE
4:       4 vnjgi  FALSE
5:       5 ouein  FALSE
---                     
999996:  999996 wiucs  FALSE
999997:  999997 yqjrp  FALSE
999998:  999998 elort  FALSE
999999:  999999 asjyh  FALSE
1000000: 1000000 lmbjw  FALSE

数据：

library(data.table)
set.seed(0L)
nr <- 1e6
dt1 <- data.table(dt1row=c(1:nr),code=sapply(c(1:nr),FUN=function(x) paste(sample(letters,5), collapse="")))
dt2 <- data.table(dt2row=c(1:(nr/2)),code=sapply(c(1:(nr/2)),FUN=function(x) paste(sample(letters,5), collapse="")))
DT10 <- copy(dt1)
DT11 <- copy(dt1)
DT12 <- copy(dt1)
DT13 <- copy(dt1)
setkey(dt2, code)

建议使用sampleset.seed何时随机生成数据