高速data.tableとループと私は、データテーブルを持っていると私は日が列名と一致する各行の1を割り当て、各ユニークな毎日のために新しい列を作成し、したいR

Question

に設定

私はこれをforループを使って行っていますが、data.tableを使って最適化する方法があるのか​​どうか、疑問に思っていました。ここで

は一例であり

dt <- data.table(Week_Day = c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", 
          "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday")) 

Day <- unique(dt$Week_Day) 
for (i in 1:length(Day)) { 
    if (Day[i] != "Sunday") { 
     dt[, Day[i] := ifelse(Week_Day == Day[i], 1, 0)] 
    } 
} 

私のテーブルには、298Kの行であり、それは（下）実行に時間はかかりませんが、長いスクリプトのその部分と、私はかなりの数の非効率的なループを持っているので、I全体の実行時間をダウンさせようとしています。事前に

user system elapsed 
0.99 0.06 1.05 

感謝を：実行するための

時間。これは、バイナリ二の鎖に検索し、参照することにより、交換してifelseの排除を含むdata.tableスピードアップのカップルを実装し

Day <- unique(dt$Week_Day) 
setkey(dt, Week_Day) 

# create columns of 0s 
dt[, (Day) := 0L] 

for (i in seq_along(head(Day, -1))) { 
    dt[Day[i], Day[i] := 1L] 
} 

：

Answer 1

ここで、パフォーマンスが向上異なるアプローチがあります質問

1）における独創的なアプローチよりも0で新しい列を初期化日曜日

​​

2）以外のユニークな日を取得します。

dt[, (Day) := 0L] 

3）ループが参照により1Sと更新：

for(x in Day) { 
    set(dt, i = which(dt[["Week_Day"]] == x), j = x, value = 1L) 
} 

---

シンプルな性能比較：

dt1 <- data.table(Week_Day = sample(c("Monday", "Tuesday", "Wednesday", 
           "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"), 3e5, TRUE)) 

dt2 <- copy(dt1) 


system.time({ 
    Day <- setdiff(unique(dt$Week_Day), "Sunday") 
    dt1[, (Day) := 0L] 
    for(x in Day) { 
    set(dt1, i = which(dt1[["Week_Day"]] == x), j = x, value = 1L) 
    } 
}) 
#  User  System verstrichen 
#  0.029  0.003  0.032 

system.time({ 
    Day <- unique(dt$Week_Day) 
    for (i in 1:length(Day)) { 
    if (Day[i] != "Sunday") { 
     dt2[, Day[i] := ifelse(Week_Day == Day[i], 1L, 0L)] 
    } 
    } 
}) 

#  User  System verstrichen 
#  0.138  0.070  0.210 


all.equal(dt1, dt2) 
#[1] TRUE 

Answer 2

は、ここまでの速度で一つの試みです。私のマシンで - -