在R中计算跨数据框多列的组索引[重复]

Question

在 R 中的数据框或 data.table 中跨多个列计算组索引（组标识符）的最有效方法是什么？

例如，在下面的数据框中，A 列和 B 列有六种唯一组合。

DF <- data.frame(a = rep(1:2,6), b = sort(letters[1:3]))

> DF 
   a b
1  1 a
2  2 b
3  1 c
4  2 a
5  1 b
6  2 c
7  1 a
8  2 b
9  1 c
10 2 a
11 1 b
12 2 c

我想添加带有组标识符的列“索引”，就像由此产生的那样（对于大型数据帧显然效率低下）：

DF$index <- with(DF, as.numeric(factor(paste0(a, b))))

> DF
   a b index
1  1 a     1
2  2 b     5
3  1 c     3
4  2 a     4
5  1 b     2
6  2 c     6
7  1 a     1
8  2 b     5
9  1 c     3
10 2 a     4
11 1 b     2
12 2 c     6

对于非常大的数据帧，最快的方法是什么？

Answer 1

如何使用data.table，

library(data.table)
setDT(df)[,group :=.GRP,by = .(a,b)]

输出：

> df
    a b group
 1: 1 a     1
 2: 2 b     2
 3: 1 c     3
 4: 2 a     4
 5: 1 b     5
 6: 2 c     6
 7: 1 a     1
 8: 2 b     2
 9: 1 c     3
10: 2 a     4
11: 1 b     5
12: 2 c     6

Answer 2

在基础 R 中，您可以使用 interaction，它比 paste 方法快很多，尽管 data.table 方法更快。

DF$index <- as.integer(interaction(DF))

这将返回所需的结果

DF
   a b index
1  1 a     1
2  2 b     4
3  1 c     5
4  2 a     2
5  1 b     3
6  2 c     6
7  1 a     1
8  2 b     4
9  1 c     5
10 2 a     2
11 1 b     3
12 2 c     6

---

时间

以下是更大数据集上的一些时间安排：

### set up
# 60K observations
DF <- data.frame(a = rep(1:2,60000), b = letters[1:20])
# make a data table copy
library(data.table)
DT <- data.table(DF)

library(microbenchmark)
microbenchmark(paste=with(DF, as.numeric(factor(paste0(a, b)))),
               interaction=as.integer(interaction(DF)),
               grp=DT[,group :=.GRP,by = .(a,b)])
Unit: milliseconds
        expr       min        lq      mean    median        uq      max neval cld
       paste 38.664541 41.100587 46.315671 42.030301 42.903709 91.32412   100   c
 interaction  4.203244  5.788548  9.927459  6.141646  6.943635 55.15564   100  b 
         grp  1.771617  1.897632  2.772984  2.138828  2.218371 49.41399   100 a