在我的工作中,我曾经有几个表(客户详细信息、交易记录等)。由于其中一些非常大(数百万行),我最近切换到data.table
包(感谢 Matthew)。但是,其中一些非常小(几百行和 4/5 列)并且被多次调用。因此,我开始考虑检索[.data.table
数据的开销,而不是 set()ting 值,正如已经在 中明确描述的那样,无论表的大小如何,一个项目都设置在大约 2 微秒内(取决于 cpu)。?set
然而,它似乎不存在从知道确切的行和列set
中获取值的等价物。data.table
一种可循环 [.data.table
的.
library(data.table)
library(microbenchmark)
m = matrix(1,nrow=100000,ncol=100)
DF = as.data.frame(m)
DT = as.data.table(m) # same data used in ?set
> microbenchmark(DF[3450,1] , DT[3450, V1], times=1000) # much more overhead in DT
Unit: microseconds
expr min lq median uq max neval
DF[3450, 1] 32.745 36.166 40.5645 43.497 193.533 1000
DT[3450, V1] 788.791 803.453 813.2270 832.287 5826.982 1000
> microbenchmark(DF$V1[3450], DT[3450, 1, with=F], times=1000) # using atomic vector and
# removing part of DT overhead
Unit: microseconds
expr min lq median uq max neval
DF$V1[3450] 2.933 3.910 5.865 6.354 36.166 1000
DT[3450, 1, with = F] 297.629 303.494 305.938 309.359 1878.632 1000
> microbenchmark(DF$V1[3450], DT$V1[3450], times=1000) # using only atomic vectors
Unit: microseconds
expr min lq median uq max neval
DF$V1[3450] 2.933 2.933 3.421 3.422 40.565 1000 # DF seems still a bit faster (23%)
DT$V1[3450] 3.910 3.911 4.399 4.399 16.128 1000
最后一种方法确实是多次快速检索单个元素的最佳方法。然而,set
甚至更快
> microbenchmark(set(DT,1L,1L,5L), times=1000)
Unit: microseconds
expr min lq median uq max neval
set(DT, 1L, 1L, 5L) 1.955 1.956 2.444 2.444 24.926 1000
问题是:如果我们可以在 2.444 微秒内获得set
一个值,是否应该不可能在更短(或至少相似)的时间内获得一个值?谢谢。
编辑:按照建议添加另外两个选项:
> microbenchmark(`[.data.frame`(DT,3450,1), DT[["V1"]][3450], times=1000)
Unit: microseconds
expr min lq median uq max neval
`[.data.frame`(DT, 3450, 1) 46.428 47.895 48.383 48.872 2165.509 1000
DT[["V1"]][3450] 20.038 21.504 23.459 24.437 116.316 1000
不幸的是,这并不比以前的尝试快。