これで 質問 the data.table
パッケージ作成者は、中央の参照で行を挿入(または削除)できない理由を説明しますdata.table
まだ。彼はまた、そのような操作がテーブルの最後で可能になるかもしれないと指摘しています。このアクションを実行するコードを見せていただけますか?それは、「参照」バージョンの
a<- data.table(id=letters[1:2], var=1:2)
> a
id var
1: a 1
2: b 2
> rbind(a, data.table(id="c", var=3))
id var
1: a 1
2: b 2
3: c 3
ありがとう。
編集:
適切な解決策はまだ可能ではないので、速度とメモリ使用量の観点から、次のどれが(内部的に異なる場合、確実ではない)良いですか?
rbind(a, data.table(id="c", var=3))
rbindlist(list(a, data.table(id="c", var=3)))
最終的に他の(より良い)方法がありますか?
編集に回答するには、ベンチマークを実行するだけです:
a = data.table(id=letters[1:2], var=1:2)
b = copy(a)
c = copy(b) # let's also just try modifying same value in place
# to see how well changing existing values does
microbenchmark(a <- rbind(a, data.table(id="c", var=3)),
b <- rbindlist(list(b, data.table(id="c", var=3))),
c[1, var := 3L],
set(c, 1L, 2L, 3L))
#Unit: microseconds
# expr min lq median uq max neval
# a <- rbind(a, data.table(id = "c", var = 3)) 865.460 1141.2585 1357.1230 1539.4300 6814.492 100
#b <- rbindlist(list(b, data.table(id = "c", var = 3))) 260.440 325.3835 445.4190 522.8825 1143.930 100
# c[1, `:=`(var, 3L)] 482.147 626.5570 778.3135 904.3595 1109.539 100
# set(c, 1L, 2L, 3L) 2.339 5.677 7.5140 9.5170 19.033 100
rbindlist
はrbind
より明らかに優れています。ループで[
を使用する際の問題を指摘したMatthew Dowleのおかげで、set
を使用した別のベンチマークを追加しました。
上記から、最良のオプションはrbindlist
を使用するか、最初にdata.table
のサイズを変更してから値を設定することです(std::vector
のC++
と同様の戦略を使用して、実行するたびにサイズを2倍にすることもできます)開始するデータのサイズがわからない場合は十分なスペースを確保してください。データの入力が完了したら、余分な行を削除してください)。