开发笔记:data.table方式与.SDcols

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了data.table方式与.SDcols相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

使用Frank的评论中更健壮的方法（处理没有NA的情况），下面是信息的一些时间。

library(data.table)
library(microbenchmark)
set.seed(6L)
N <- 1e7
numCols <- 100
pctEmpty <- 0.25
ltrs <- sample(LETTERS, N, replace=TRUE)
ltrs[sample(N, pctEmpty*N)] <- ""
dt <- as.data.table(matrix(ltrs, ncol=numCols))
str(dt)
dt1 <- copy(dt)
dt2 <- copy(dt)
microbenchmark(Replace=dt1[, (names(dt1)) := lapply(.SD, function(x) replace(x, x=="", NA_character_)), .SDcols=names(dt1)],
Assign=dt2[, (names(dt2)) := lapply(.SD, function(x) { is.na(x) <- x == ""; x }) , .SDcols=names(dt2)],
times=10L)
# Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# Replace 234.0141 240.0262 311.2857 268.2718 401.9364 410.1788 10
# Assign 273.1776 276.4123 344.1861 295.1337 435.8436 449.6495 10


时间上的差异可以忽略不计。当然，您可以根据需要使用参数来查找权衡。