对 data.table 进行子集化的最快方法是什么？

Question

在我看来，处理data.table 的行/列子集的最快方法是使用连接和nomatch 选项。

这对吗？

DT = data.table(rep(1:100, 100000), rep(1:10, 1000000))
setkey(DT, V1, V2)
system.time(DT[J(22,2), nomatch=0L])
# user  system elapsed 
# 0.00    0.00    0.01 
system.time(subset(DT, (V1==22) & (V2==2)))
# user  system elapsed 
# 0.45    0.21    0.67 

identical(DT[J(22,2), nomatch=0L],subset(DT, (V1==22) & (V2==2)))
# [1] TRUE

我对基于二分搜索的快速连接也有一个问题：我找不到一种方法来选择一维中的所有项目。

说如果我想随后做：

DT[J(22,2), nomatch=0]  # subset on TWO dimensions
DT[J(22,), nomatch=0]   # subset on ONE dimension only
# Error in list(22, ) : argument 2 is empty

无需将键重新设置为仅一维（因为我处于循环中，我不想每次都休息键）。

Answer 1

对data.table 进行子集化的最快方法是什么？

使用基于二分搜索的子集功能是最快的。请注意，子集需要选项nomatch = 0L，以便仅返回匹配结果。

如何仅在设置两个键的情况下通过其中一个键进行子集化？

如果您在 DT 上设置了两个键，并且您想通过 第一个键 子集，那么您只需提供 J(.) 中的第一个值，不需要为第二个键提供任何东西。那就是：

# will return all columns where the first key column matches 22
DT[J(22), nomatch=0L] 

如果您想通过第二个键进行子集化，那么您现在必须为第一个键提供所有唯一值。那就是：

# will return all columns where 2nd key column matches 2
DT[J(unique(V1), 2), nomatch=0L]

这也显示在in this SO post。虽然我更喜欢 DT[J(, 2)] 来处理这种情况，因为这看起来很直观。

还有一个待处理的功能请求，FR #1007 用于实现辅助键，完成后会处理此问题。

这是一个更好的例子：

DT = data.table(c(1,2,3,4,5), c(2,3,2,3,2))
DT
#    V1 V2
# 1:  1  2
# 2:  2  3
# 3:  3  2
# 4:  4  3
# 5:  5  2
setkey(DT,V1,V2)
DT[J(unique(V1),2)]
#    V1 V2
# 1:  1  2
# 2:  2  2
# 3:  3  2
# 4:  4  2
# 5:  5  2
DT[J(unique(V1),2), nomatch=0L]
#    V1 V2
# 1:  1  2
# 2:  3  2
# 3:  5  2
DT[J(3), nomatch=0L]
#    V1 V2
# 1:  3  2

总结：

# key(DT) = c("V1", "V2")

# data.frame                        |             data.table equivalent
# =====================================================================
# subset(DF, (V1 == 3) & (V2 == 2)) |            DT[J(3,2), nomatch=0L]
# subset(DF, (V1 == 3))             |              DT[J(3), nomatch=0L]
# subset(DF, (V2 == 2))             |  DT[J(unique(V1), 2), nomatch=0L]