在 data.table 中使用 := 和 paste()

Question

我已经开始将 data.table 用于大量人口模型。到目前为止，我印象深刻，因为使用 data.table 结构将我的模拟运行时间减少了大约 30%。我正在尝试进一步优化我的代码并包含一个简化的示例。我的两个问题是：

是否可以在此代码中使用 := 运算符？
使用 := 运算符会更快吗（不过，如果我能够回答我的第一个问题，我应该能够回答我的问题 2！）？

我在运行 Windows 7 和 data.table 版本 1.9.4 的机器上使用 R 版本 3.1.2。

这是我的可重现示例：

library(data.table)

## Create  example table and set initial conditions
nYears = 10
exampleTable = data.table(Site = paste("Site", 1:3))
exampleTable[ , growthRate := c(1.1, 1.2, 1.3), ]
exampleTable[ , c(paste("popYears", 0:nYears, sep = "")) := 0, ]

exampleTable[ , "popYears0" := c(10, 12, 13)] # set the initial population size

for(yearIndex in 0:(nYears - 1)){
    exampleTable[[paste("popYears", yearIndex + 1, sep = "")]] <- 
    exampleTable[[paste("popYears", yearIndex, sep = "")]] * 
    exampleTable[, growthRate]
}

我正在尝试做类似的事情：

for(yearIndex in 0:(nYears - 1)){
    exampleTable[ , paste("popYears", yearIndex + 1, sep = "") := 
    paste("popYears", yearIndex, sep = "") * growthRate, ] 
}

但是，这不起作用，因为粘贴不适用于 data.table，例如：

exampleTable[ , paste("popYears", yearIndex + 1, sep = "")]
# [1] "popYears10"

我浏览了data.table documentation。 FAQ 的第 2.9 节使用 cat，但这会产生空输出。

exampleTable[ , cat(paste("popYears", yearIndex + 1, sep = ""))]
# [1] popYears10NULL

此外，我尝试搜索 Google 和 rseek.org，但没有找到任何内容。如果缺少明显的搜索词，我将不胜感激搜索提示。我一直发现搜索 R 运算符很难，因为搜索引擎不喜欢符号（例如，“:=”）并且 "R" 可能含糊不清。

Answer 1

## Start with 1st three columns of example data
dt <- exampleTable[,1:3]

## Run for 1st five years
nYears <- 5
for(ii in seq_len(nYears)-1) {
    y0 <- as.symbol(paste0("popYears", ii))
    y1 <- paste0("popYears", ii+1)
    dt[, (y1) := eval(y0)*growthRate]
}

## Check that it worked
dt
#     Site growthRate popYears0 popYears1 popYears2 popYears3 popYears4 popYears5
#1: Site 1        1.1        10      11.0     12.10    13.310   14.6410  16.10510
#2: Site 2        1.2        12      14.4     17.28    20.736   24.8832  29.85984
#3: Site 3        1.3        13      16.9     21.97    28.561   37.1293  48.26809

编辑：

因为使用 set() 加快速度的可能性不断出现在评论中，我将把这个额外的选项放在那里。

nYears <- 5

## Things that only need to be calculated once can be taken out of the loop
r <- dt[["growthRate"]]
yy <- paste0("popYears", seq_len(nYears+1)-1)

## A loop using set() and data.table's nice compact syntax
for(ii in seq_len(nYears)) {
    set(dt, , yy[ii+1], r*dt[[yy[ii]]])
}

## Check results
dt
#     Site growthRate popYears0 popYears1 popYears2 popYears3 popYears4 popYears5
#1: Site 1        1.1        10      11.0     12.10    13.310   14.6410  16.10510
#2: Site 2        1.2        12      14.4     17.28    20.736   24.8832  29.85984
#3: Site 3        1.3        13      16.9     21.97    28.561   37.1293  48.26809

Answer 2

与列名作斗争是一个强有力的指标，表明宽格式可能不是给定问题的最佳选择。因此，我建议以长格式进行计算，最后将结果从长格式重塑为宽格式。

nYears = 10
params = data.table(Site = paste("Site", 1:3),
                    growthRate = c(1.1, 1.2, 1.3), 
                    pop = c(10, 12, 13))
long <- params[CJ(Site = Site, Year = 0:nYears), on = "Site"][
  , growth := cumprod(shift(growthRate, fill = 1)), by = Site][
    , pop := pop * growth][]
dcast(long, Site + growthRate ~ sprintf("popYears%02i", Year), value.var = "pop")

     Site growthRate popYears 0 popYears 1 popYears 2 popYears 3 popYears 4 popYears 5 popYears 6 popYears 7 popYears 8 popYears 9 popYears10
1: Site 1        1.1         10       11.0      12.10     13.310    14.6410   16.10510   17.71561   19.48717   21.43589   23.57948   25.93742
2: Site 2        1.2         12       14.4      17.28     20.736    24.8832   29.85984   35.83181   42.99817   51.59780   61.91736   74.30084
3: Site 3        1.3         13       16.9      21.97     28.561    37.1293   48.26809   62.74852   81.57307  106.04499  137.85849  179.21604

说明

首先，使用交叉连接函数 CJ() 和随后的右连接 Site:

将参数扩展到涵盖 11 年（包括第 0 年）

params[CJ(Site = Site, Year = 0:nYears), on = "Site"]

       Site growthRate pop Year
 1: Site 1        1.1  10    0
 2: Site 1        1.1  10    1
 3: Site 1        1.1  10    2
 4: Site 1        1.1  10    3
 5: Site 1        1.1  10    4
 6: Site 1        1.1  10    5
 7: Site 1        1.1  10    6
 8: Site 1        1.1  10    7
 9: Site 1        1.1  10    8
10: Site 1        1.1  10    9
11: Site 1        1.1  10   10
12: Site 2        1.2  12    0
13: Site 2        1.2  12    1
14: Site 2        1.2  12    2
15: Site 2        1.2  12    3
16: Site 2        1.2  12    4
17: Site 2        1.2  12    5
18: Site 2        1.2  12    6
19: Site 2        1.2  12    7
20: Site 2        1.2  12    8
21: Site 2        1.2  12    9
22: Site 2        1.2  12   10
23: Site 3        1.3  13    0
24: Site 3        1.3  13    1
25: Site 3        1.3  13    2
26: Site 3        1.3  13    3
27: Site 3        1.3  13    4
28: Site 3        1.3  13    5
29: Site 3        1.3  13    6
30: Site 3        1.3  13    7
31: Site 3        1.3  13    8
32: Site 3        1.3  13    9
33: Site 3        1.3  13   10
      Site growthRate pop Year

然后使用累积乘积函数 cumprod() 分别针对每个 Site 从偏移增长率计算增长。轮班需要跳过每个 Site 的初始年份。然后通过乘以初始人口来计算人口。

最后，data.table 使用 dcast() 从长格式重塑为宽格式。 headers 列是使用 sprintf() on-the-fly 创建的，以确保列的正确顺序。

在 data.table 中使用 := 和 paste()

Using := in data.table with paste()

r

data.table

说明