R 使用可选（或）而不是连词在两列上使用键进行二进制搜索
我试图找到一种方法，用两个键过滤DT，使用替换键而不是连词。dplyr中的解决方案如下所示：R 使用可选（或）而不是连词在两列上使用键进行二进制搜索,r,filter,binary,key,data.table,R,Filter,Binary,Key,Data.table,我试图找到一种方法，用两个键过滤DT，使用替换键而不是连词。dplyr中的解决方案如下所示： filter(DF, A == a | B == b) 我在data.table中尝试做同样的事情，在A和B上都设置了键，但到目前为止运气不好 我不想使用DT[A==A | B==B]form，因为向量搜索的性能较低 让我们以下面的数据为例： DF <- data.frame(A = c(1, NA, 1, 2), B = c(NA, 3, 3, 5)) DF # A B # 1 1
filter(DF, A == a | B == b)
data.tableABDT[A==A | B==B]DF <- data.frame(A = c(1, NA, 1, 2), B = c(NA, 3, 3, 5))
DF
# A B
# 1 1 NA
# 2 NA 3
# 3 1 3
# 4 2 5
filter(DF, A == 1 | B == 3)
# A B
# 1 1 NA
# 2 NA 3
# 3 1 3
DT <- as.data.table(DF)
setkey(DT, "A", "B")
DF感谢@Frank的回答——结果证明这是正确的方法。
弗兰克提出了mya=DT[A==A，后者=TRUE]；myb=DT[B==B，其中=TRUE]；DT[union（mya，myb）]
，因为它执行两个二进制搜索
我在更大的数据集（97671 x 13）上做了一些基准测试，结果是这样的（还添加了一些有问题的尝试；添加了连接示例以进行比较）：
>microbenchmark（过滤器（ref.transactions，TalentID==talent.id | RecurringProfileID==recurtive.profile.id），ref.transactions[TalentID==talent.id | RecurringProfileID==recurtive.profile.id]，unique（rbindlist（ref.transactions[（talent.id）]，ref.transactions[（unique（c（talent.id，NA）），recurtive.profile.id）]），unique（rbind）（ref.transactions[（talent.id）]，ref.transactions[（unique（c（talent.id，NA）），recurtive.profile.id）]，ref.transactions[（talent.id，recurtive.profile.id）]，{mya=ref.transactions[TalentID==talent.id，which=TRUE]；ref.transactions[union（mya，myb）]）
单位：毫秒
expr最小lq平均uq最大neval
过滤器（参考事务，TalentID==talent.id | RecurringProfileID==Recurrent.profile.id）10.039814 11.874223 14.278728 12.560975 13.562596 45.023206 100
ref.transactions[TalentID==talent.id | RecurringProfileID==recurtive.profile.id]6.934124 7.838649 9.323780 8.2271868.822951 40.115687 100
唯一的（rbindlist（列表（参考事务[（talent.id）]，参考事务[（唯一的（c（talent.id，NA）），重复出现的.profile.id）]）9.859269 10.826785 13.546877 11.663016 13.073455 47.173324 100
唯一（rbind（参考交易记录[（talent.id）]，参考交易记录[（唯一（c（talent.id，NA）），重复出现的.profile.id）]）9.910144 11.027810 14.633140 11.663457 12.920559 57.256676 100
参考交易记录[（talent.id，recurtive.profile.id）]1.196426 1.316740 1.513665 1.470091 1 1.574857 2.799963 100
{mya=ref.transactions[TalentID==talent.id，which=TRUE]myb=ref.transactions[RecurringProfileID==recurrence.profile.id，which=TRUE]ref.transactions[union（mya，myb）]1.710616 1.978395 3.085824 2.121029 2.370705 30.513052 100
>df.res mya=ref.transactions[TalentID==talent.id，哪个=TRUE]；myb=ref.transactions[RecurringProfileID==Recurrentive.profile.id，哪个=TRUE]；dt.res等同（df.res，dt.res）
[1] 真的
只要确保你看到了：添加a总是值得赞赏的。好吧，你可以做mya=DT[a==a，which=TRUE]；myb=DT[B==B，which=TRUE]；DT[union（mya，myb）]
一些相近的东西会起作用——但是没有一个可重复的例子，我没有机会检查；-）@kmo，当有一个列被平等性测试时--DT[a==a]
或DT[A%in%as]
——包将为该列打开“自动索引”，并使用二进制搜索。只要有可能，这个“辅助键”将被再次使用，例如，如果您以后做了DT[A==另一个\u A]
但复合等式测试尚未优化。仅供参考，您可以为microbenchmark的每个arg指定名称，它们将显示在表中，而不是完整的代码，microbenchmark（a={..}，b={…}）
。
> microbenchmark(filter(ref.transactions, TalentID == talent.id | RecurringProfileID == recurring.profile.id), ref.transactions[TalentID == talent.id | RecurringProfileID == recurring.profile.id], unique(rbindlist(list(ref.transactions[.(talent.id)], ref.transactions[.(unique(c(talent.id, NA)), recurring.profile.id)]))), unique(rbind(ref.transactions[.(talent.id)], ref.transactions[.(unique(c(talent.id, NA)), recurring.profile.id)])), ref.transactions[.(talent.id, recurring.profile.id)], {mya = ref.transactions[TalentID==talent.id,which=TRUE]; myb = ref.transactions[RecurringProfileID==recurring.profile.id,which=TRUE]; ref.transactions[union(mya,myb)]})
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
filter(ref.transactions, TalentID == talent.id | RecurringProfileID == recurring.profile.id) 10.039814 11.874223 14.278728 12.560975 13.562596 45.023206 100
ref.transactions[TalentID == talent.id | RecurringProfileID == recurring.profile.id] 6.934124 7.838649 9.323780 8.227186 8.822951 40.115687 100
unique(rbindlist(list(ref.transactions[.(talent.id)], ref.transactions[.(unique(c(talent.id, NA)), recurring.profile.id)]))) 9.859269 10.826785 13.546877 11.663016 13.073455 47.173324 100
unique(rbind(ref.transactions[.(talent.id)], ref.transactions[.(unique(c(talent.id, NA)), recurring.profile.id)])) 9.910144 11.027810 14.633140 11.663457 12.920559 57.256676 100
ref.transactions[.(talent.id, recurring.profile.id)] 1.196426 1.316740 1.513665 1.470091 1.574857 2.799963 100
{ mya = ref.transactions[TalentID == talent.id, which = TRUE] myb = ref.transactions[RecurringProfileID == recurring.profile.id, which = TRUE] ref.transactions[union(mya, myb)] } 1.710616 1.978395 3.085824 2.121029 2.370705 30.513052 100
> df.res <- filter(ref.transactions, TalentID == talent.id | RecurringProfileID == recurring.profile.id)
> mya = ref.transactions[TalentID==talent.id,which=TRUE]; myb = ref.transactions[RecurringProfileID==recurring.profile.id,which=TRUE]; dt.res <- ref.transactions[union(mya,myb)]
> identical(df.res, dt.res)
[1] TRUE