この質問は似ていますが、同じではありませんAdd multiple columns to R data.table in one function call?
data.table があるとしましょう
ex<-data.table(AAA=runif(100000),BBBB=runif(100000),CCC=runif(100000),DDD=runif(100000),EEE=runif(100000),FFF=runif(100000),HHH=runif(100000),III=runif(100000),FLAG=c(rep(c("a","b","c","d","e"),200000)))
次のようにして、すべての列の合計と平均を取得できます
ex[,c(sum=lapply(.SD,sum),mean=lapply(.SD,mean)),by=FLAG]
J で指定した名前を既存の列名に追加すると、結果は見栄えがよくなり、FLAG予想どおり、 の値ごとに 1 行で簡単に識別できます。
ただし、次のようなリストを返す関数があるとしましょう
sk<-function(x){
meanx<-mean(x)
lenx<-length(x)
difxmean<-x-meanx
m4<-sum((difxmean)^4)/lenx
m3<-sum((difxmean)^3)/lenx
m2<-sum((difxmean)^2)/lenx
list(mean=meanx,len=lenx,sd=m2^.5,skew=m3/m2^(3/2),kurt=(m4/m2^2)-3)
}
私が行った場合
ex[,lapply(.SD,sk),by=FLAG]
リストの各出力の行で結果を取得します。元の列と関数の結果のそれぞれの列を含む結果を 1 行だけ残したいと思います。
たとえば、出力列は次のようになります。
AAA.mean AAA.len AAA.sd AAA.skew AAA.kurt BBBB.mean BBBB.len BBBB.sd BBBB.skew BBBB.kurt .... III.mean III.len III.sd III.skew III.kurt
これを行う方法はありますか？
これらの個々の関数をすべて J に入れて列を取得できることはわかっていますが、すべての瞬間に個々の関数の代わりにこの関数を使用すると、かなり高速になることがわかりました。
x<-runif(10000000)
system.time({
mean(x)
length(x)
sd(x)
skewness(x)
kurtosis(x)
})
user system elapsed
5.84 0.47 6.30
system.time(sk(x))
user system elapsed
3.9 0.1 4.0