更新data.table中的整行R

我有一个R有9,000列的data.table对象。我的代码一次为所有9,000列计算新值，并返回值的向量。我想只是将data.table中的所有值同时替换。在dataFrame对象中，这很容易。但是，我无法弄清楚如何在data.table中工作。更新data.table中的整行R

d <- data.table(q=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9), x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) 
d[q==1, := c(5,5,5,5)] # FAILS 
d[q==1, ] <- c(5,5,5,5) # FAILS

任何想法如何有效地一次更新整个行？

来源

2015-04-15 Noah

你可以使用names(d)对于LHS，然后用as.list为了您的向量转换成一个列表，以便data.table就会明白，它需要每一个值分配到不同列，而不是所有的值每个列。

您也正在将character载体转换为numeric此处（x列），因此data.table将返回警告以确保您知道这一点。

vec <- c(5, 5, 5, 5) d[q == 1L, names(d) := as.list(vec)][] # q x y v # 1: 5 5 5 5 # 2: 2 a 3 2 # 3: 3 a 6 3 # 4: 4 b 1 4 # 5: 5 b 3 5 # 6: 6 b 6 6 # 7: 7 c 1 7 # 8: 8 c 3 8 # 9: 9 c 6 9

来源

2015-04-15 09:59:38

这也可以使用set进行，上述（由行号引用）的例子。

set(d, 1L, names(d), as.list(vec))

您可以获得使用set而不是一些速度，但失去了一些优势，如果你需要首先检索该行号。

# Create large data table 
DT = data.table(col1 = 1:1e5) 
cols = paste0('col', 1:9e3) 
for (col in cols){ DT[, col := 1:1e5, with = F] } 
vec <- rep(5,9e3) 

# Test options 
microbenchmark(
    row_idnx <- DT[,.I[col1 == 1L]], # Retrieve row number 
    set(DT, row_idnx, names(DT), as.list(vec)), 
    DT[col1 == 1L, names(DT) := as.list(vec)] 
) 

Unit: microseconds 
              expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
       row_idnx <- DT[, .I[col1 == 1L]] 1255.430 1969.5630 2168.9744 2129.2635 2302.1000 3269.947 100 
    set(DT, row_idnx, names(DT), as.list(vec)) 171.606 207.3235 323.7642 236.6765 274.6515 7725.120 100 
DT[col1 == 1L, `:=`(names(DT), as.list(vec))] 2761.289 2998.3750 3361.7842 3155.8165 3444.6310 13473.081 100

来源

2015-12-10 03:19:57 JWilliman

更新data.table中的整行R

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