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1回の関数呼び出しでR data.tableに複数の列を追加しますか？

リストに2つの値を返す関数があります。両方の値を2つの新しい列でdata.tableに追加する必要があります。関数の評価にはコストがかかるため、関数を2回計算する必要はありません。以下に例を示します。

library(data.table)
example(data.table)
DT
   x y  v
1: a 1 42
2: a 3 42
3: a 6 42
4: b 1  4
5: b 3  5
6: b 6  6
7: c 1  7
8: c 3  8
9: c 6  9

これが私の機能の例です。私はそれが高価な計算だと言ったことを思い出してください、それに加えて、他の与えられた値から1つの戻り値を推測する方法はありません（以下の例のように）：

myfun <- function (y, v) 
{
ret1 = y + v
ret2 = y - v
return(list(r1 = ret1, r2 = ret2))
}

1つのステートメントに2つの列を追加する方法を次に示します。ただし、myfunを2回呼び出す必要があります。

DT[,new1:=myfun(y,v)$r1][,new2:=myfun(y,v)$r2]

   x y  v new1 new2
1: a 1 42   43  -41
2: a 3 42   45  -39
3: a 6 42   48  -36
4: b 1  4    5   -3
5: b 3  5    8   -2
6: b 6  6   12    0
7: c 1  7    8   -6
8: c 3  8   11   -5
9: c 6  9   15   -3

これを行う方法に関する提案はありますか？保存できましたr2 myfunを呼び出すたびに個別の環境で、一度に参照によって2つの列を追加する方法が必要です。

rdata.table
66
Florian Oswald

data.table v1.8.3以降、これを行うことができます。

DT[, c("new1","new2") := myfun(y,v)]

以前のバージョンでは、この構文が機能するために引数with = FALSEを含める必要があります。

DT[, c("new1","new2") := myfun(y,v), with = FALSE]

別のオプションは、関数の出力を保存し、列を1つずつ追加することです。

z <- myfun(DT$y,DT$v)
head(DT[,new1:=z$r1][,new2:=z$r2])
#      x y  v new1 new2
# [1,] a 1 42   43  -41
# [2,] a 3 42   45  -39
# [3,] a 6 42   48  -36
# [4,] b 1  4    5   -3
# [5,] b 3  5    8   -2
# [6,] b 6  6   12    0
89
flodel

前の答えに基づいて、複数の列を出力する関数でlapplyを使用できます。その後、data.tableの列を増やして関数を使用することができます。

 myfun <- function(a,b){
     res1 <- a+b
     res2 <- a-b
     list(res1,res2)
 }

 DT <- data.table(z=1:10,x=seq(3,30,3),t=seq(4,40,4))
 DT

 ## DT
 ##     z  x  t
 ## 1:  1  3  4
 ## 2:  2  6  8
 ## 3:  3  9 12
 ## 4:  4 12 16
 ## 5:  5 15 20
 ## 6:  6 18 24
 ## 7:  7 21 28
 ## 8:  8 24 32
 ## 9:  9 27 36
 ## 10: 10 30 40

 col <- colnames(DT)
 DT[, paste0(c('r1','r2'),rep(col,each=2)):=unlist(lapply(.SD,myfun,z),
                                                   recursive=FALSE),.SDcols=col]
 ## > DT
 ##     z  x  t r1z r2z r1x r2x r1t r2t
 ## 1:  1  3  4   2   0   4   2   5   3
 ## 2:  2  6  8   4   0   8   4  10   6
 ## 3:  3  9 12   6   0  12   6  15   9
 ## 4:  4 12 16   8   0  16   8  20  12
 ## 5:  5 15 20  10   0  20  10  25  15
 ## 6:  6 18 24  12   0  24  12  30  18
 ## 7:  7 21 28  14   0  28  14  35  21
 ## 8:  8 24 32  16   0  32  16  40  24
 ## 9:  9 27 36  18   0  36  18  45  27
 ## 10: 10 30 40  20   0  40  20  50  30
2
DJJ

関数がベクトル化されていない場合など、回答は使用できません。

たとえば、次の状況では、意図したとおりに機能しません。

myfun <- function (y, v, g) 
{
  ret1 = y + v + length(g)
  ret2 = y - v + length(g)
  return(list(r1 = ret1, r2 = ret2))
}
DT
#    v y                  g
# 1: 1 1                  1
# 2: 1 3                4,2
# 3: 1 6              9,8,6

DT[,c("new1","new2"):=myfun(y,v,g)]
DT
#    v y     g new1 new2
# 1: 1 1     1    5    3
# 2: 1 3   4,2    7    5
# 3: 1 6 9,8,6   10    8

gの各ベクトルのサイズではなく、常に列gのサイズを追加します。

そのような場合の解決策は次のとおりです。

DT[, c("new1","new2") := data.table(t(mapply(myfun,y,v,g)))]
DT
#    v y     g new1 new2
# 1: 1 1     1    3    1
# 2: 1 3   4,2    6    4
# 3: 1 6 9,8,6   10    8
1
Vasco

関数が行列を返す場合、最初に行列をリストに変換する関数で関数をラップすることにより、同じ動作を実現できます。 data.tableが自動的に処理する必要があるのだろうか？

matrix2list <- function(mat){
unlist(apply(mat,2,function(x) list(x)),FALSE)
}

DT <- data.table(A=1:10)

myfun <- function(x) matrix2list(cbind(x+1,x-1))

DT[,c("c","d"):=myfun(A)]

##>DT
##      A  c d
##  1:  1  2 0
##  2:  2  3 1
##  3:  3  4 2
##  4:  4  5 3
##  5:  5  6 4
##  6:  6  7 5
##  7:  7  8 6
##  8:  8  9 7
##  9:  9 10 8
## 10: 10 11 9
0
DJJ