data.tables y función de barrido

Question

Usando una tabla de datos, ¿cuál sería la manera más rápida de "barrer" una estadística en una selección de columnas?

A partir de (versiones considerablemente mayor de DT)

p <- 3 
DT <- data.table(id=c("A","B","C"),x1=c(10,20,30),x2=c(20,30,10)) 
DT.totals <- DT[, list(id,total = x1+x2) ] 

me gustaría llegar al siguiente resultado data.table mediante la indexación de las columnas de destino (2: p) con el fin de omitir la clave:

id x1 x2 
[1,] A 0.33 0.67 
[2,] B 0.40 0.60 
[3,] C 0.75 0.25 

Answer 1

creo que algo parecido a lo siguiente (que utiliza la función relativamente nueva set()) será más rápida:

DT <- data.table(id = c("A","B","C"), x1 = c(10,20,30), x2 = c(20,30,10)) 
total <- DT[ , x1 + x2] 

rr <- seq_len(nrow(DT)) 
for(j in 2:3) set(DT, rr, j, DT[[j]]/total) 
DT 
#  id  x1  x2 
# [1,] A 0.3333333 0.6666667 
# [2,] B 0.4000000 0.6000000 
# [3,] C 0.7500000 0.2500000 

Fwiw, llama a set() tiene la siguiente forma:

# set(x, i, j, value), where: 
#  x is a data.table 
#  i contains row indices 
#  j contains column indices 
#  value is the value to be assigned into the specified cells 

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Mi sospecha acerca de la velocidad relativa de este, en comparación con otras soluciones, se basa en este pasaje de data.table's NEWS file, en el apartado de cambios en la versión 1.8.0:

o New function set(DT,i,j,value) allows fast assignment to elements 
    of DT. Similar to := but avoids the overhead of [.data.table, so is 
    much faster inside a loop. Less flexible than :=, but as flexible 
    as matrix subassignment. Similar in spirit to setnames(), setcolorder(), 
    setkey() and setattr(); i.e., assigns by reference with no copy at all. 

     M = matrix(1,nrow=100000,ncol=100) 
     DF = as.data.frame(M) 
     DT = as.data.table(M) 
     system.time(for (i in 1:1000) DF[i,1L] <- i) # 591.000s 
     system.time(for (i in 1:1000) DT[i,V1:=i])  # 1.158s 
     system.time(for (i in 1:1000) M[i,1L] <- i) # 0.016s 
     system.time(for (i in 1:1000) set(DT,i,1L,i)) # 0.027s