data.table を使用して、いくつかの小さなマージされた data.frame で構成される大きな data.frame (300k x 60) の処理を高速化しようとしています。私はdata.tableが初めてです。これまでのコードは次のとおりです
library(data.table)
a = data.table(index=1:5,a=rnorm(5,10),b=rnorm(5,10),z=rnorm(5,10))
b = data.table(index=6:10,a=rnorm(5,10),b=rnorm(5,10),c=rnorm(5,10),d=rnorm(5,10))
dt = merge(a,b,by=intersect(names(a),names(b)),all=T)
dt$category = sample(letters[1:3],10,replace=T)
そして、データを要約するための次の方法よりも効率的な方法があるかどうか疑問に思いました.
summ = dt[i=T,j=list(a=sum(a,na.rm=T),b=sum(b,na.rm=T),c=sum(c,na.rm=T),
d=sum(d,na.rm=T),z=sum(z,na.rm=T)),by=category]
50 列の計算をすべて手動で入力したくはありませんeval(paste(...))。
以下の例を見ましたが、私のニーズには少し複雑なようです。ありがとう