使用大数据集在R中循环，是更好的方法吗？

亲爱的各位朋友：

目前，我有一个33列、1447499行的数据集

现在我想用新数据添加1个新列（Unix时间戳基于第33列中的日期）

我已经手动创建了第一个时间戳，然后每次都必须向时间戳添加5（ms），下面的代码有用吗

到目前为止我所做的：

# Data loading is fine
PhoneSensorData$UnixTimestamp <- 0
lengte = nrow(PhoneSensorData)
PhoneSensorData$UnixTimestamp[1] = 1496944482155

for (i in 1:lengte) {
  PhoneSensorData$UnixTimestamp[i] = 1496944482155 + (5*i)
}

#数据加载正常
PhoneSensorData$UnixTimestamp在R中，不应使用for循环来创建/编辑新列。
它们是基于向量的运算，R非常擅长基于向量的运算

使用data.table，您可以使用以下代码执行此操作：

library(data.table)
PhoneSensorData <- data.table(PhoneSensorData)
PhoneSensorData[, RowNumber := 1:.N]
PhoneSensorData[, UnixTimeStamp := 1496944482155  + RowNumber * 5 ]
fwrite(PhoneSensorData, file="PhoneSensorData.csv")

库（data.table）
PhoneSensorData由于矢量化，这应该快得多：

PhoneSensorData$UnixTimestamp = 1496944482155 + (5*(1:lengte))

在保存过程中，您无法大大加快速度，因为您添加了一列，因此必须重写文件的每一行。这里的瓶颈是文件系统
 要创建规则的数据序列（无论是字符串、数字还是日期和时间），可以使用标准的R
seq
函数

在您的情况下，指定参数
from
、
by
和
length.out
是实现您的目标最方便的方法：

PhoneSensorData$UnixTimestamp <- 
            seq(from = 1496944482155, by = 5, length.out = nrow(PhoneSensorData))

PhoneSensorData$UnixTimestamp您可以使用
.I
而不是生成
行数
，这样可以节省内存，而且可能会节省一点时间。这对我很有用！非常感谢，节省了我很多时间：）请尝试提供更详细、格式良好的答案。