R 使用另一个data.table对data.table进行子集设置
我有R 使用另一个data.table对data.table进行子集设置,r,data.table,subset,R,Data.table,Subset,我有dt和dt1数据表 dt<-data.table(id=c(rep(2, 3), rep(4, 2)), year=c(2005:2007, 2005:2006), event=c(1,0,0,0,1)) dt1<-data.table(id=rep(2, 5), year=c(2005:2009), performance=(1000:1004)) dt id year event 1: 2 2005 1 2: 2 2006 0 3: 2 200
dtdt1数据表
dt<-data.table(id=c(rep(2, 3), rep(4, 2)), year=c(2005:2007, 2005:2006), event=c(1,0,0,0,1))
dt1<-data.table(id=rep(2, 5), year=c(2005:2009), performance=(1000:1004))
dt
id year event
1: 2 2005 1
2: 2 2006 0
3: 2 2007 0
4: 4 2005 0
5: 4 2006 1
dt1
id year performance
1: 2 2005 1000
2: 2 2006 1001
3: 2 2007 1002
4: 2 2008 1003
5: 2 2009 1004
我尝试使用以下代码执行此操作：
dt.sub<-dt[dt[,c(1:2)] %in% dt1[,c(1:2)],]
dt.sub使用merge
：
merge(dt,dt1, by=c("year","id"))
year id event performance
1: 2005 2 1 1000
2: 2006 2 0 1001
3: 2007 2 0 1002
输出-
> dt[dt1,nomatch=0]
id year event performance
1: 2 2005 1 1000
2: 2 2006 0 1001
3: 2 2007 0 1002
天哪，有时候解决方案很简单，你看不到。。。谢谢非常感谢！可能这一个在非常大的数据中更快。table
s。如果您不想使用performance
列，那么执行dt[dt1，list（event），nomatch=0L]
应该要快一点…数据。table
提供了自己的merge
方法，它可以按照这些思路工作。我希望速度是相似的。？merge
已经提到X[Y…]
比merge
快，但是它没有那么慢（特别是对于这个问题中的任务）。@Riccardo，不，只要你不使用：=
，就不会发生引用更新。你可以自己试试。Doans
setkeyv(dt,c('id','year'))
setkeyv(dt1,c('id','year'))
dt[dt1,nomatch=0]
> dt[dt1,nomatch=0]
id year event performance
1: 2 2005 1 1000
2: 2 2006 0 1001
3: 2 2007 0 1002