R 如何将进度条添加到data.table括号内执行的聚合/重新分配中？

我正在编写一个脚本，用于将大型.csv文件读入单个大型data.table，以执行清理和聚合。使用data.table格式聚合和读取列

as.POSIXct

非常好。尽管如此，许多处理过程都需要时间。我想在这些聚合/重新分配中添加进度条

我的剧本：

library(data.table)

files_in <- choose.files()
temp <- lapply(files_in, function(x) fread(x, skip = 4))
big_table <- rbindlist(temp)
headers <- c("TIMESTAMP","RECORD","CO2","H2O",Solenoid","AvgCO2In","AVGH2OIn",
             "AvgCO2Out","AvgH2OOut","QIn_Avg","AirTempIN","AirTempOUT")
colnames(big_table) <- headers
big_table <- unique(big_table)
big_table <- big_table[order(RECORD)]
for(i in big_table) {
  big_table[, TIMESTAMP := as.POSIXct(TIMESTAMP, format = "%m/%d/%Y %H:%M")]
  setTxtProgressBar(txtProgressBar(min = 0, max = 1, style = 3), i)}

但这行不通。它给出以下错误消息：

 Error in rep.int(char, nb) : invalid 'times' value

我还放弃了for循环并尝试了以下方法：

setTxtProgressBar(txtProgressBar(min = 0, max = 1, style = 3), 
big_table[, TIMESTAMP := as.POSIXct(TIMESTAMP, format = "%m/%d/%Y %H:%M")])

它不起作用。我还需要执行其他几个后续聚合，例如：

big_file_minute <- big_file[, lapply( .SD, mean), by = TIMESTAMP] 

---

big_file_minute Try set而不是：=for assignment in a loop，如果package anytime在解析时更快，请尝试使用它。@Roland在优化此脚本时，我会记住这一点。目前，我的计划是将我打算实现的大部分数据清理过程放在一个for循环中，并在整个过程中附加一个进度条。我还应该提到，我不想循环。我就是不知道如何在没有迭代的情况下将进度条附加到某个东西上。在data.table结构中使用
：=
和
lappy
对我来说非常快。我会专注于提高性能，而不是实现进度条。但是，
lappy
是一个循环，应该可以在其中实现一个进度条。
big_file_minute <- big_file[, lapply( .SD, mean), by = TIMESTAMP]