为什么data.table CJ不尊重列的主要顺序

Question

这不仅仅是一个问题，我还想知道为什么data.table CJ函数返回的对象最右边的索引运行得更快(与基本expand.grid函数相反)。

举个例子：

CJ(a=letters[1:2],b=LETTERS[1:2])
#   a b
#1: a A
#2: a B
#3: b A
#4: b B
expand.grid(a=letters[1:2],b=LETTERS[1:2])
#  a b
#1 a A
#2 b A
#3 a B
#4 b B

我认为最左边的指数跑得更快是R。CJ有理由遵循另一个命令吗？

Answer 1

像这样排序CJ的结果是很方便的，因为它可以被所有的列(它是这样的)键控，然后启用这样的操作：

dt = data.table(a = c(1,2,1), b = 1:3, c = c('a', 'a', 'b'))
setkey(dt, a, c)
#   a b c
#1: 1 1 a
#2: 1 3 b
#3: 2 2 a

dt[CJ(unique(a), unique(c))]
#   a  b c
#1: 1  1 a
#2: 1  3 b
#3: 2  2 a
#4: 2 NA b

# just checking the key:
key(dt[, CJ(unique(a), unique(c))])
#[1] "V1" "V2"