Эффективные построчные операции над таблицей данных

Мне нужно найти построчный минимум для многих (+60) относительно больших data.frame (~ 250 000 x 3) (или я могу эквивалентно работать на xts).

set.seed(1000)
my.df <- sample(1:5, 250000*3, replace=TRUE)
dim(my.df) <- c(250000,3)
my.df <- as.data.frame(my.df)
names(my.df) <- c("A", "B", "C")

Фрейм данных my.df выглядит следующим образом

> head(my.df)

  A B C
1 2 5 2
2 4 5 5
3 1 5 3
4 4 4 3
5 3 5 5
6 1 5 3

Я старался

require(data.table)
my.dt <- as.data.table(my.df)

my.dt[, row.min:=0]  # without this: "Attempt to add new column(s) and set subset of rows at the same time"
system.time(
  for (i in 1:dim(my.dt)[1]) my.dt[i, row.min:= min(A, B, C)]
)

В моей системе это занимает ~ 400 секунд. Это работает, но я не уверен, что это лучший способ использовать data.table. Я правильно использую data.table? Есть ли более эффективный способ делать простые построчные операции?

Ответ 1

Или просто pmin.

my.dt <- as.data.table(my.df)
system.time(my.dt[,row.min:=pmin(A,B,C)])
# user  system elapsed 
# 0.02    0.00    0.01 
head(my.dt)
#      A B C row.min
# [1,] 2 5 2       2
# [2,] 4 5 5       4
# [3,] 1 5 3       1
# [4,] 4 4 3       3
# [5,] 3 5 5       3
# [6,] 1 5 3       1

Ответ 2

Классический способ выполнения строковых операций в R состоит в использовании apply:

apply(my.df, 1, min)
> head(my.df)
  A B C min
1 2 5 4   2
2 4 3 1   1
3 1 1 5   1
4 4 1 5   1
5 3 3 4   3
6 1 1 1   1

На моей машине эта операция занимает около 0,25 секунды.

Ответ 3

После некоторого обсуждения первых/последних вхождений по рядам из ряда столбцов в data.table, в которых предполагалось, что плавление вначале будет быстрее, чем вычисление по строкам, я решил провести сравнительный анализ:

pmin (ответ Мэтта Доула выше), ниже как tm1
apply (ответ Andrie выше), ниже как tm2
сначала плавится, потом мин по группам, ниже как тм3

так:

library(microbenchmark); library(data.table)
set.seed(1000)
b <- data.table(m=integer(), n=integer(), tm1 = numeric(), tm2 = numeric(), tm3 = numeric())

for (m in c(2.5,100)*1e5){

  for (n in c(3,50)){
    my.df <- sample(1:5, m*n, replace=TRUE)
    dim(my.df) <- c(m,n)    
    my.df <- as.data.frame(my.df)
    names(my.df) <- c(LETTERS,letters)[1:n]   
    my.dt <- as.data.table(my.df)

    tm1 <- mean(microbenchmark(my.dt[, foo := do.call(pmin, .SD)], times=30L)$time)/1e6
    my.dt <- as.data.table(my.df)
    tm2 <- mean(microbenchmark(apply(my.dt, 1, min), times=30L)$time)/1e6
    my.dt <- as.data.table(my.df)sv
    tm3 <- mean(microbenchmark(
                melt(my.dt[, id:=1:nrow(my.dt)], id.vars='id')[, min(value), by=id], 
                times=30L
               )$time)/1e6
    b <- rbind(b, data.table(m, n, tm1, tm2, tm3) ) 
  }
}

(У меня не хватило времени, чтобы попробовать больше комбинаций) дает нам:

b
#          m  n        tm1       tm2         tm3
# 1: 2.5e+05  3   16.20598  1000.345    39.36171
# 2: 2.5e+05 50  166.60470  1452.239   588.49519
# 3: 1.0e+07  3  662.60692 31122.386  1668.83134
# 4: 1.0e+07 50 6594.63368 50915.079 17098.96169
c <- melt(b, id.vars=c('m','n'))

library(ggplot2)
ggplot(c, aes(x=m, linetype=as.factor(n), col=variable, y=value)) + geom_line() +
  ylab('Runtime (millisec)') + xlab('# of rows') +  
  guides(linetype=guide_legend(title='Number of columns'))

Хотя я знал, что apply (TM2) будет масштабироваться плохо, я удивлен, что pmin (TM1) масштабируется так хорошо, если R не был предназначен для строчных операций. Я не смог идентифицировать случай, когда pmin не должен использоваться по каждой минуте (tm3).