Правильный/быстрый способ изменения таблицы данных.

У меня есть таблица данных в R:

library(data.table)
set.seed(1234)
DT <- data.table(x=rep(c(1,2,3),each=4), y=c("A","B"), v=sample(1:100,12))
DT
      x y  v
 [1,] 1 A 12
 [2,] 1 B 62
 [3,] 1 A 60
 [4,] 1 B 61
 [5,] 2 A 83
 [6,] 2 B 97
 [7,] 2 A  1
 [8,] 2 B 22
 [9,] 3 A 99
[10,] 3 B 47
[11,] 3 A 63
[12,] 3 B 49

Я легко могу суммировать переменную v по группам в data.table:

out <- DT[,list(SUM=sum(v)),by=list(x,y)]
out
     x  y SUM
[1,] 1 A  72
[2,] 1 B 123
[3,] 2 A  84
[4,] 2 B 119
[5,] 3 A 162
[6,] 3 B  96

Однако я хотел бы иметь группы (y) как столбцы, а не строки. Я могу выполнить это, используя reshape:

out <- reshape(out,direction='wide',idvar='x', timevar='y')
out
     x SUM.A SUM.B
[1,] 1    72   123
[2,] 2    84   119
[3,] 3   162    96

Есть ли более эффективный способ изменить данные после его агрегации? Есть ли способ объединить эти операции в один шаг, используя операции data.table?

Ответ 1

В пакете data.table реализованы более быстрые функции melt/dcast (в C). Он также имеет дополнительные функции, позволяя расплавить и слить несколько столбцов. См. Новый Эффективная перестройка с использованием data.tables в Github.

функции melt/dcast для data.table доступны с версии v.1.9.0, а функции включают в себя:

Нет необходимости загружать пакет reshape2 до кастинга. Но если вы хотите, чтобы он был загружен для других операций, загрузите его перед загрузкой data.table.
dcast также является общим S3. Больше dcast.data.table(). Просто используйте dcast().
melt:
- способен плавить столбцы типа "list".
- получает variable.factor и value.factor, которые по умолчанию являются TRUE и FALSE соответственно для совместимости с reshape2. Это позволяет напрямую управлять типом вывода столбцов variable и value (в качестве факторов или нет).
- melt.data.table na.rm = TRUE параметр внутренне оптимизирован для удаления NA непосредственно во время плавления и, следовательно, намного более эффективен.
- NEW: melt может принять список для measure.vars, а столбцы, указанные в каждом элементе списка, будут объединены вместе. Это облегчается путем использования patterns(). См. Виньетку или ?melt.
dcast:
- принимает несколько fun.aggregate и несколько value.var. См. Виньетку или ?dcast.
- используйте rowid() функцию непосредственно в формуле для генерации идентификатора-столбца, который иногда требуется для однозначного определения строк. См.? Dcast.
Старые контрольные показатели:
- melt: 10 миллионов строк и 5 столбцов, 61,3 секунды сокращено до 1,2 секунды.
- dcast: 1 миллион строк и 4 столбца, 192 секунды сокращены до 3,6 секунды.

Напоминание слайда презентаций Cologne (декабрь 2013 г.) 32: Почему бы не отправить запрос на вывод dcast на reshape2?

Ответ 2

Эта функция теперь реализована в data.table(начиная с версии 1.8.11), как видно из ответа Zach выше.

Я только что увидел этот большой кусок кода от Arun здесь, на SO. Поэтому я предполагаю, что есть решение data.table. Применительно к этой проблеме:

library(data.table)
set.seed(1234)
DT <- data.table(x=rep(c(1,2,3),each=1e6), 
                  y=c("A","B"), 
                  v=sample(1:100,12))

out <- DT[,list(SUM=sum(v)),by=list(x,y)]
# edit (mnel) to avoid setNames which creates a copy
# when calling `names<-` inside the function
out[, as.list(setattr(SUM, 'names', y)), by=list(x)]
})
   x        A        B
1: 1 26499966 28166677
2: 2 26499978 28166673
3: 3 26500056 28166650

Это дает те же результаты, что и подход DWin:

tapply(DT$v,list(DT$x, DT$y), FUN=sum)
         A        B
1 26499966 28166677
2 26499978 28166673
3 26500056 28166650

Кроме того, это быстро:

system.time({ 
   out <- DT[,list(SUM=sum(v)),by=list(x,y)]
   out[, as.list(setattr(SUM, 'names', y)), by=list(x)]})
##  user  system elapsed 
## 0.64    0.05    0.70 
system.time(tapply(DT$v,list(DT$x, DT$y), FUN=sum))
## user  system elapsed 
## 7.23    0.16    7.39

UPDATE

Итак, это решение также работает для несбалансированных наборов данных (т.е. некоторые комбинации не существуют), вы должны сначала ввести те, что указаны в таблице данных:

library(data.table)
set.seed(1234)
DT <- data.table(x=c(rep(c(1,2,3),each=4),3,4), y=c("A","B"), v=sample(1:100,14))

out <- DT[,list(SUM=sum(v)),by=list(x,y)]
setkey(out, x, y)

intDT <- expand.grid(unique(out[,x]), unique(out[,y]))
setnames(intDT, c("x", "y"))
out <- out[intDT]

out[, as.list(setattr(SUM, 'names', y)), by=list(x)]

Резюме

Объединяя комментарии к вышесказанному, здесь однострочное решение:

DT[, sum(v), keyby = list(x,y)][CJ(unique(x), unique(y)), allow.cartesian = T][,
   setNames(as.list(V1), paste(y)), by = x]

Также легко изменить это, чтобы иметь больше, чем просто сумму, например:

DT[, list(sum(v), mean(v)), keyby = list(x,y)][CJ(unique(x), unique(y)), allow.cartesian = T][,
   setNames(as.list(c(V1, V2)), c(paste0(y,".sum"), paste0(y,".mean"))), by = x]
#   x A.sum B.sum   A.mean B.mean
#1: 1    72   123 36.00000   61.5
#2: 2    84   119 42.00000   59.5
#3: 3   187    96 62.33333   48.0
#4: 4    NA    81       NA   81.0

Ответ 3

Объекты Data.table наследуют от 'data.frame', поэтому вы можете просто использовать tapply:

> tapply(DT$v,list(DT$x, DT$y), FUN=sum)
   AA  BB
a  72 123
b  84 119
c 162  96

Ответ 4

Вы можете использовать библиотеку dcast из reshape2. Вот код

# DUMMY DATA
library(data.table)
mydf = data.table(
  x = rep(1:3, each = 4),
  y = rep(c('A', 'B'), times = 2),
  v = rpois(12, 30)
)

# USE RESHAPE2
library(reshape2)
dcast(mydf, x ~ y, fun = sum, value_var = "v")

ПРИМЕЧАНИЕ. Решение tapply будет намного быстрее.