Подтвердить что ты не робот

Каков наиболее эффективный способ суммирования всех столбцов, имя которых начинается с шаблона?

Моя цель - суммировать все значения в столбцах, начинающихся с префикса skill_ в data.table. Я бы предпочел решение с помощью data.table, но я не придирчив.

Мое решение до сих пор:

> require(data.table)
> DT <- data.table(x=1:4, skill_a=c(0,1,0,0), skill_b=c(0,1,1,0), skill_c=c(0,1,1,1))
> DT[, row_idx := 1:nrow(DT)]
> DT[, count_skills := 
          sapply(1:nrow(DT), 
                 function(id) sum(DT[row_idx == id, 
                                     grepl("skill_", names(DT)), with=FALSE]))]

> DT
   x skill_a skill_b skill_c row_idx count_skills
1: 1       0       0       0       1            0
2: 2       1       1       1       2            3
3: 3       0       1       1       3            2
4: 4       0       0       1       4            1

Но это очень медленно, когда DT очень большой. Есть ли более эффективный способ сделать это?

Ответ 1

Вопрос об эффективности и производительности всегда заслуживает ориентиров...

Размер ваших данных важен, поскольку темп роста имеет огромное значение...

Относительные контрольные интервалы между 2 ^ 4 и 2 ^ 24.
^{_{Размеры вдоль floor( 2^logb(10^( seq( 4, 24, .5 ) ), 10 ) )}}

Вывод тестов в 1 миллион строк...

## Unit: milliseconds
##             expr    min     lq median    uq   max neval
##    dplyr.sol(DT) 21.803 50.260 51.765 52.45 73.30   100
##  rowSums.sol(DT) 20.759 50.224 51.418 52.56 96.28   100
##   SDCols.sol(DT)  7.250  8.916 37.699 38.50 52.69   100
##     eval.sol(DT)  6.883  7.007  7.916  9.45 50.91   100

eval.sol - это ответ, в котором используется обработка данных с помощью data.table в приведенном ниже источнике...

library(compiler)
library(data.table)
suppressMessages(library(dplyr))
library(microbenchmark)

buildDT <- function(reps) {
  data.table(x=seq_len(reps*4),
               skill_a=rep(c(0,1,0,0),reps),
               skill_b=rep(c(0,1,1,0),reps),
               skill_c=rep(c(0,1,1,1),reps))
}

OP.sol <- function(DT) {
  DT[, row_idx := 1:nrow(DT)]
  DT[, count_skills := 
          sapply(1:nrow(DT), 
                 function(id) sum(DT[row_idx == id, 
                                     grepl("skill_", names(DT)), with=FALSE]))]
}

dplyr.sol <- function(DT)
  DT %.% select(starts_with("skill_")) %.% rowSums()

SDCols.sol <- function(DT)
  DT[, Reduce(`+`, .SD),
     .SDcols = grep("skill_", names(DT), value = T)]

rowSums.sol <- function(DT)
  rowSums(DT[,grep("skill_", names(DT)),with=FALSE])

eval.sol <- function(DT) {
  cmd <- parse(text=paste(colnames(DT)[grepl("^skill_", colnames(DT))],collapse='+') )
  DT[,eval(cmd)]
}

DT <- buildDT(1)
identical(OP.sol(DT)$count_skills, dplyr.sol(DT))

## [1] TRUE

identical(OP.sol(DT)$count_skills, rowSums.sol(DT))

## [1] TRUE

identical(OP.sol(DT)$count_skills, SDCols.sol(DT))

## [1] TRUE

identical(OP.sol(DT)$count_skills, eval.sol(DT))

## [1] TRUE

DT<-buildDT(2500)
nrow(DT)

## [1] 10000

microbenchmark( # OP.sol(DT), forget this method.
                dplyr.sol(DT),
                rowSums.sol(DT),
                SDCols.sol(DT),
                eval.sol(DT),
                times=100)

## Unit: microseconds
##             expr   min    lq median    uq   max neval
##    dplyr.sol(DT) 760.1 809.0  848.2 951.5  2276   100
##  rowSums.sol(DT) 580.5 605.3  627.6 745.7 28481   100
##   SDCols.sol(DT) 559.8 610.5  638.8 694.0  2016   100
##     eval.sol(DT) 636.4 677.7  692.4 740.5  2021   100

DT<-buildDT(25000)
nrow(DT)

## [1] 100000

microbenchmark( # OP.sol(DT), forget this method.
                dplyr.sol(DT),
                rowSums.sol(DT),
                SDCols.sol(DT),
                eval.sol(DT),
                times=100)

## Unit: milliseconds
##             expr   min    lq median    uq   max neval
##    dplyr.sol(DT) 2.668 3.744  4.045 4.573 33.87   100
##  rowSums.sol(DT) 2.455 3.339  3.756 4.235 34.19   100
##   SDCols.sol(DT) 1.253 1.401  2.179 2.392 31.72   100
##     eval.sol(DT) 1.294 1.427  2.116 2.484 32.02   100

DT<-buildDT(250000)
nrow(DT)

## [1] 1000000

microbenchmark( # OP.sol(DT), forget this method.
                dplyr.sol(DT),
                rowSums.sol(DT),
                SDCols.sol(DT),
                eval.sol(DT),
                times=100)

## Unit: milliseconds
##             expr    min     lq median    uq   max neval
##    dplyr.sol(DT) 21.803 50.260 51.765 52.45 73.30   100
##  rowSums.sol(DT) 20.759 50.224 51.418 52.56 96.28   100
##   SDCols.sol(DT)  7.250  8.916 37.699 38.50 52.69   100
##     eval.sol(DT)  6.883  7.007  7.916  9.45 50.91   100

identical(dplyr.sol(DT), rowSums.sol(DT))

## [1] TRUE

identical(dplyr.sol(DT), SDCols.sol(DT))

## [1] TRUE

identical(dplyr.sol(DT), eval.sol(DT))

## [1] TRUE

Ответ 2

Почему бы не использовать rowSums, он обычно эффективен:

rowSums(DT[,grep("skill_", names(DT)),with=FALSE])

Ответ 3

Вот решение dplyr:

library(dplyr)

DT %>% mutate(count = DT %>% select(starts_with("skill_")) %>% rowSums())

Ответ 4

Решение с использованием data.table и .SDcols.

require(data.table)

DT <- data.table(x=1:4, skill_a=c(0,1,0,0), skill_b=c(0,1,1,0),
                 skill_c=c(0,1,1,1))

DT[, row_idx := 1:nrow(DT)]

DT[, count_skills := Reduce(`+`, .SD),
   .SDcols = grep("skill_", names(DT), value = T)]
DT