如何在 data.table 上运行 apply？答案

【问题标题】：How do I run apply on a data.table?如何在 data.table 上运行 apply？
【发布时间】：2012-03-03 10:24:02
【问题描述】：

我有一个data.table，第 2 到 20 列是带空格的字符串（例如，“物种名称”）。我想同时在所有这些列上运行str_replace()，以便所有“物种名称”都变成“物种名称”。我可以这样做：

data.table(apply(as.data.frame(dt[,2:dim(dt)[2], with=F]), 2, 
                               function(x){ str_replace(x," ","_") }))

或者，如果我将其保留为 data.table 对象，那么我可以一次完成这一列：

dt[,SpeciesName := str_replace(SpeciesName, " ", "_")

如何对所有第 2 列到最后的所有列执行此操作，类似于上述之一？

【问题讨论】：

标签： r apply data.table

【解决方案1】：

于 2015 年 11 月 24 日完全重写，以修复以前版本中的错误。

还在 2019 年 9 月 27 日添加了更多现代选项

你有几个选择。

使用嵌入式调用处理所有目标列 lapply()，使用:= 将修改后的值分配到位。这依赖于 := 非常方便的支持同时分配到其 LHS 上命名的多个列。
使用for 循环逐个遍历目标列，使用set()依次修改每一个的值。
使用for 循环迭代多个“幼稚”调用到[.data.table()，每一个都修改一个列。

这些方法似乎都一样快，所以你使用哪一种主要是口味问题。 (1) 非常紧凑，并且富有表现力。这是我最常使用的，虽然你可能会发现 (2) 更容易阅读。因为它们一次处理和修改一个列，所以 (2) 或 (3) 在您的 data.table 非常大以至于您有遇到限制的危险的罕见情况下将具有优势由 R 会话的可用内存强加。

library(data.table)

## Create three identical 1000000-by-20 data.tables
DT1 <- data.table(1:1e6,
           as.data.table(replicate(1e6, paste(sample(letters, nr, TRUE),
                                             sample(letters, nr, TRUE)))))
cnames <- c("ID", paste0("X", 1:19))
setnames(DT1, cnames)
DT2 <- copy(DT1); DT3 <- copy(DT1)

## Method 1
system.time({
DT1[, .SDcols=cnames[-1L], cnames[-1L] := 
  lapply(.SD, function(x) gsub(" ", "_", x, fixed=TRUE)), ]
})
##   user  system elapsed 
##  10.90    0.11   11.06 

## Method 2
system.time({
    for(cname in cnames[-1]) {
        set(DT2, j=cname, value=gsub(" ", "_", DT2[[cname]], fixed=TRUE))
    }
})
##   user  system elapsed 
##  10.65    0.05   10.70 

## Method 3
system.time({
    for(cname in cnames[-1]) {
        DT3[ , (cname) := gsub(" ", "_", get(cname), fixed=TRUE)]
    }
})
##   user  system elapsed 
##  10.33    0.03   10.37

有关set() 和:= 的更多详细信息，请阅读他们的帮助页面，通过键入?set 或?":=" 获得。

【讨论】：

这是一个有趣的案例。在这里，20 列中有 19 列正在被替换； := 的 RHS 几乎是所有表格。 := 的优势在例如将一或两列添加到 20 或修改一或两列 20 时更大。在这些情况下，大部分列都保留在原位，:= 比复制整个表要快得多。
另外，set() 是 v1.8.0 中的一个新功能（还没有在 CRAN 上），它直接提供了:= 功能。在循环内分配时，set() 可以比:= 快得多（以便更自然地编程）。主页上的最新新闻中有一个例子。
@MatthewDowle -- 感谢您的 cmets。他们提醒我，在周末，我对我在这里给出的答案有一种唠叨的感觉，并促使我重新审视这个问题。显然，我有充分的理由感到被唠叨。请看看我修改后的答案。另外请将您在 cmets 中获得的任何建议添加到我的回答文本中，您认为它们可能会有所帮助。我会看看set()，但还没有资格讨论它。再次感谢您为继续开发 data.table 包所做的所有工作！
啊，那更好 :-) 如果我可以 +2，我会的。在 := 的 RHS 上，也许可以尝试使用 DT1[[cname]] 而不是 DT1[,cname,with=FALSE]。 [[ 不会复制（直到写入），因此在整列提取时应该比 [.data.table 快（未经测试的猜测）。
@Hack-R nr=20 解密 cmets

【解决方案2】：

你可以这样做：

library("stringr")
dt[, -1] <- lapply(dt[, -1], function(x) str_replace(x," ","_"))

【讨论】：