将data.table[，j，by]中的`j‘元素替换为`j’元素

Question

我有：

DT = data.table(ID=rep(1:2,each = 2), Index=rep(1:2,times = 2), Close=3:6, Open=7:10)

我的算法先前确定了DT保存列中具有名称Index的时间信息，因此该算法存储以下映射：

time.col <- "Index"

现在，该算法希望执行一个相当于以下内容的计算：

DT[, list(Index, Value=cumsum(Close)),by=ID]
   ID Index Value
1:  1     1     3
2:  1     2     7
3:  2     1     5
4:  2     2    11

如何重写行并插入time.col变量？

以下两项都不起作用：

DT[, list(time.col, Value=cumsum(Close)),by=ID]
DT[, list(substitute(time.col), Value=cumsum(Close)),by=ID]

Answer 1

您可以在j中为所有DT创建表达式。

e <- parse(text = paste0("list(", time.col,",", "Value=cumsum(Close))"))

DT[, eval(e),by=ID]

编辑

或者，如果将“索引”存储为名称，则可以在time.col环境中计算.SD

time.col <- as.name("Index")

DT[,list(eval(time.col,envir=.SD), Value=cumsum(Close)),by=ID]

非常类似的问题：In R data.table, how do I pass variable parameters to an expression?

此外，这个问题有助于理解data.table：eval and quote in data.table中的非标准评估的奥秘。

Answer 2

原来，上面提到的evals中最快的解决方案是

e <- parse(text = paste0("list(", time.col,",", "Value=cumsum(Close))")) DT[, eval(e),by=ID]

然而，:=解决方案甚至更快。另见Arun关于复制的说明。

数据集

dim(DT); object.size(DT); DT

[1] 1354402       8
81291568 bytes
               Instrument       Date Open High  Low Close Volume Adjusted Close
      1:    GOOG/AMEX_ABI 1981-03-11   NA   NA 6.56  6.75 217200             NA
      2:    GOOG/AMEX_ABI 1981-03-12   NA   NA 6.66  6.88 616400             NA
      3:    GOOG/AMEX_ABI 1981-03-13   NA   NA 6.81  6.84 462000             NA
      4:    GOOG/AMEX_ABI 1981-03-16   NA   NA 6.81  7.00 306400             NA
      5:    GOOG/AMEX_ABI 1981-03-17   NA   NA 6.88  6.88 925600             NA
     ---                                                                       
1354398: YAHOO/TSX_AMM_TO 2014-04-24 1.56 1.58 1.56  1.58   2700           1.58
1354399: YAHOO/TSX_AMM_TO 2014-04-25 1.60 1.62 1.59  1.62  11000           1.62
1354400: YAHOO/TSX_AMM_TO 2014-04-28 1.59 1.61 1.54  1.54   7200           1.54
1354401: YAHOO/TSX_AMM_TO 2014-04-29 1.58 1.60 1.58  1.59    500           1.59
1354402: YAHOO/TSX_AMM_TO 2014-04-30 1.55 1.55 1.50  1.52  36800           1.52

标杆

time.col <- "Date"
fun <- function(){
  out <- DT[, list(get(time.col), Value=cumsum(Close)),by=Instrument]
  setnames(out, "V1", time.col)
}

fun2 <- function() {
  DT[, Value := cumsum(Close), by=Instrument]
  out <- DT[ , c("Instrument", ..time.col, "Value")]
  DT[, Value:=NULL] # cleanup
  out
}

fun2. <- function() {
  DT[, Value := cumsum(Close), by=Instrument]
#   out <- DT[,c("Instrument", ..time.col, "Value")]
#   DT[, Value:=NULL] # cleanup
#   out
}

fun3 <- function() {
  DT[,list( eval(as.name(time.col),envir=.SD), Value=cumsum(Close)),by=Instrument]
}

fun4 <- function() {
  e <- parse(text = paste0("list(", time.col,",", "Value=cumsum(Close))"))
  DT[, eval(e),by=Instrument]
}

结果

library(rbenchmark)
benchmark(fun(),
          fun2(),
          fun3(),
          fun4(),
          replications=200)

     test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
1   fun()          200    5.40    1.327      5.29     0.11         NA        NA
2  fun2()          200    5.18    1.273      4.72     0.45         NA        NA
3 fun2.()          200    2.70    1.000      2.70     0.00         NA        NA
3  fun3()          200    4.12    1.012      3.90     0.22         NA        NA
4  fun4()          200    4.07    1.000      3.91     0.16         NA        NA