R：複数の条件でdata.tableに値を割り当てる効率的な方法

Question

Rに〜10mmの行data.tableがあり、変数の値の一部を更新するコードを書いています。残念ながら、ループ文を使用する必要があります。iの代入演算子:=を複数の条件で使用すると、コードは非常に遅くなります（1ループあたり約2.3分）。私は複数の条件と代入演算子を組み合わせるより効率的な方法があるのだろうかと思っていました。例えば：私がする必要がどのような

require(data.table) 
    set.seed(123) 
    x <- data.table(V1 = LETTERS[1:3], V2 = rnorm(10), V3 = NA) 
    y <- data.table(V1 = LETTERS[1],V3 = TRUE) 

    x 
     V1   V2 V3 
    1: A -0.56047565 NA 
    2: B -0.23017749 NA 
    3: C 1.55870831 NA 
    4: A 0.07050839 NA 
    5: B 0.12928774 NA 
    6: C 1.71506499 NA 
    7: A 0.46091621 NA 
    8: B -1.26506123 NA 
    9: C -0.68685285 NA 
    10: A -0.44566197 NA 

    y 
     V1 V3 
    1: A TRUE 

はy$V3x$V3に与えられた一定の条件を割り当てることです。

x[V1==y$V1 & V2 >= 0,V3:=y$V3] 

    x 
     V1   V2 V3 
    1: A -0.56047565 NA 
    2: B -0.23017749 NA 
    3: C 1.55870831 NA 
    4: A 0.07050839 TRUE 
    5: B 0.12928774 NA 
    6: C 1.71506499 NA 
    7: A 0.46091621 TRUE 
    8: B -1.26506123 NA 
    9: C -0.68685285 NA 
    10: A -0.44566197 NA 

ただし、これは自分のコードでは時間がかかりすぎます。

おかげで、最新の開発版では

Answer 1

あなたは非エクイが参加しています1.9.7。その後、yデータセットにV2 := 0を追加し、非等価結合を続行することができます。

y[, V2 := 0] 
x[y, V3 := i.V3, on=.(V1, V2>=V2)][] 
# V1   V2 V3 
# 1: A -0.56047565 NA 
# 2: B -0.23017749 NA 
# 3: C 1.55870831 NA 
# 4: A 0.07050839 TRUE 
# 5: B 0.12928774 NA 
# 6: C 1.71506499 NA 
# 7: A 0.46091621 TRUE 
# 8: B -1.26506123 NA 
# 9: C -0.68685285 NA 
#10: A -0.44566197 NA 

（数値）フィールドは、浮動小数点によって影響を受ける可能性があるdoubleに参加することに注意して、詳細については?setNumericRoundingをお読みください。次を使用し、最新の開発版をインストールするには

：

install.packages("data.table", repos="https://Rdatatable.github.io/data.table")