关于 data.table:R – 在巨大的 data.frame 中改变条件

R – mutate condition in huge data.frame

所以我有非常大的数据集(>1000 obs. of >15000 variables)，我不想用 1 替换所有值 >1 并保持其余部分不变。

示例数据：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

data <- data.frame(a = 1:10, b = -1:-10, c = letters[1:10])

a b c
1 1 -1 a
2 2 -2 b
3 3 -3 c
4 4 -4 d
5 5 -5 e
6 6 -6 f
7 7 -7 g
8 8 -8 h
9 9 -9 i
10 10 -10 j

这是我的dplyr方法：

1
2
3
4
5
6
7

data %>% mutate_if(is.numeric,
funs(
case_when(
. >= 1 ~ 1,
TRUE ~ as.double(.))
)
)

这需要很长时间才能处理原始数据。知道如何加快速度吗？ data.table?

相关讨论

如果它提高了性能，你能检查一下吗？ data[data > 1] <- 1
不要使用 case_when，以防您只有一个案例。
你说得对！这只是一个例子。将添加其他 case_when。

这个带有 data.table 的解决方案似乎有效，公平地说，它给出了一个 warning():

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

library(data.table)
library(purrr)
num_cols <- colnames(data)[map_lgl(data, is.numeric)] # select only the numerics

data[, (num_cols):= lapply(.SD, function(x) {
x[x>1] = 1
x}),
.SDcols=num_cols
]
data
# a aa b c
# 1: 1 1 -1 a
# 2: 1 1 -2 b
# 3: 1 1 -3 c
# 4: 1 1 -4 d
# 5: 1 1 -5 e
# 6: 1 1 -6 f
# 7: 1 1 -7 g
# 8: 1 1 -8 h
# 9: 1 1 -9 i
# 10: 1 1 -10 j

Warning message: In [.data.table(data, , :=((num_cols),
lapply(.SD, function(x) { : Supplied 2 columns to be assigned a list
(length 3) of values (1 unused)

使用的数据：

1	data <- data.table(a = 1:10, aa = 1:10, b = -1:-10, c = letters[1:10])

基准：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19

# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# dplyr 1465.088 1644.7690 2012.3148 1775.4730 1989.1065 19992.621 100
# datatable 372.282 399.0235 480.9405 440.0375 547.3055 831.398 100

公平地说，更新 Ronak Shah 解决方案更快：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

microbenchmark::microbenchmark(
dplyr = data %>% mutate_if(is.numeric,
funs(
case_when(
. >= 1 ~ 1,
TRUE ~ as.double(.))
)
),
datatable = data[, (num_cols):= lapply(.SD, function(x) {
x[x>1] = 1
x})
],
base = {dataframe <- as.data.frame(data)
dataframe[dataframe > 1] <- 1},
times = 100
)
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# dplyr 1782.384 1902.1210 2549.3977 1995.116 2099.9800 55628.570 100
# datatable 394.817 422.7605 466.5329 441.690 512.9020 628.282 100
# base 118.987 135.5120 160.1595 154.291 176.2255 300.469 100

R – mutate condition in huge data.frame

猜你喜欢