我有以下R data.table,其中一列是包含数字元素的列表:
library(data.table)
dt = data.table(
numericcol = rep(42, 8),
listcol = list(c(1, 22, 3), 6, 1, 12, c(5, 6, 1123), 3, 42, 1)
)
> dt
numericcol listcol
1: 42 1,22, 3
2: 42 6
3: 42 1
4: 42 12
5: 42 5, 6,1123
6: 42 3
7: 42 42
8: 42 1
我想创建两列:(1( 显示每个列表元素大小的列和 (2( 布尔列,如果 1 是元素,则为 TRUE,否则为 FALSE。
输出应如下所示:
numericcol listcol size ones
1: 42 1,22, 3 3 TRUE
2: 42 6 1 FALSE
3: 42 1 1 TRUE
4: 42 12 1 FALSE
5: 42 5, 6,1123 3 FALSE
6: 42 3 1 FALSE
7: 42 42 1 FALSE
8: 42 1 1 TRUE
所以,我知道如何创建列size
,即
dt[, size:=sapply(dt$listcol, length)]
而且我知道如何检查如果那里只有一个数字,则带有元素的行是否有 1,即
dt[, ones := dt$listcol[dt$listcol == 1] ]
然而,这种假设是错误的。我不知道如何检查具有多个整数的列表列的行是否由 1 组成。
什么是有效的方法?
dt[, o := sapply(listcol, function(x) 1 %in% x)]
dt
# numericcol listcol o
# 1: 42 1,22, 3 TRUE
# 2: 42 6 FALSE
# 3: 42 1 TRUE
# 4: 42 12 FALSE
# 5: 42 5, 6,1123 FALSE
# 6: 42 3 FALSE
# 7: 42 42 FALSE
# 8: 42 1 TRUE
我们可以通过取 'listcol' 的lengths
来创建 'size',然后遍历 'listcol',检查 1 是否%in%
每个vector
s 并将其分配给 'ones'
dt[, size := lengths(listcol)
][, ones := unlist(lapply(listcol, function(x) 1 %in% x))]
dt
# numericcol listcol size ones
#1: 42 1,22, 3 3 TRUE
#2: 42 6 1 FALSE
#3: 42 1 1 TRUE
#4: 42 12 1 FALSE
#5: 42 5, 6,1123 3 FALSE
#6: 42 3 1 FALSE
#7: 42 42 1 FALSE
#8: 42 1 1 TRUE
或者另一种选择是使用purrr
中的map
library(purrr)
dt[, ones := map_lgl(listcol, `%in%`, x = 1)]
以及是否有并行处理的选项
library(furrr)
plan(multiprocess)
dt[, one := future_map_lgl(listcol, `%in%`, x = 1)]
另外,如果我们打算用tidyverse
dt %>%
mutate(size = lengths(listcol),
ones = map(listcol, `%in%`, x = 1))
基准
set.seed(24)
dt1 <- data.table( numericcol = rep(42, 8000000),
listcol = rep(list(c(1, 22, 3), 6, 1, 12, c(5, 6, 1123), 3, 42, 1), 1e6))
dt2 <- copy(dt1)
#timing for creating the size column
system.time({
dt1[, size := lengths(listcol)]
})
# user system elapsed
# 0.3 0.0 0.3
system.time({
dt2[, size:= sapply(listcol, length)]
})
# user system elapsed
# 6.45 0.28 6.97
#timing for creating the second column
system.time({
dt1[, ones := unlist(lapply(listcol, function(x) 1 %in% x))]
})
# user system elapsed
# 15.12 0.26 16.42
system.time({
dt2[, ones := sapply(listcol, function(x) any(1 %in% x))]
})
# user system elapsed
# 17.00 0.04 17.52
system.time({
dt2[, one := map_lgl(listcol, `%in%`, x = 1)]
})
# user system elapsed
# 10.92 0.00 11.25