以data.table为轴心，类似于rehape melt函数
我在这里已经阅读了一些关于类似问题的参考资料，但是还没有找到解决方案，我想知道是否有任何方法可以仅使用data.table完成以下操作 我将使用一个简化的示例，但实际上，我的数据表有>1000列，类似于var1、var2、。。。var1000等以data.table为轴心，类似于rehape melt函数,r,data.table,reshape,R,Data.table,Reshape,我在这里已经阅读了一些关于类似问题的参考资料，但是还没有找到解决方案，我想知道是否有任何方法可以仅使用data.table完成以下操作 我将使用一个简化的示例，但实际上，我的数据表有>1000列，类似于var1、var2、。。。var1000等 dt <- data.table(uid=c("a","b"), var1=c(1,2), var2=c(100,200)) 也就是说，除了uid之外的所有列都列在一列下，相应的值在相邻列中。我试过结合列表等，但可能遗漏了一些显而易见的东西 dt
dt <- data.table(uid=c("a","b"), var1=c(1,2), var2=c(100,200))
提前感谢。有关data.table重塑，请尝试以下操作：
dt[, list(variable = names(.SD), value = unlist(.SD, use.names = F)), by = uid]
语法的成本是值得的；该功能运行非常快
stackmelt堆栈dt[, stack(.SD), by = "uid"]
.SDcolssetnames（）
（自我宣传提醒）
我编写了一些函数，并将它们放在一个名为“splitstackshape”的包中。其中一个函数名为Stacked（）
，而“splitstackshape”包的函数应该运行得非常快
这与仅仅将data.table
中的所有剩余列堆叠有点不同。它更类似于基本R的restrape（）
，而不是“restrape2”中的melt（）
。下面是一个运行中的Stacked（）
示例
我已经创建了一个相当大的data.table
来做这个测试。有50个数字列需要堆叠，50个因子列需要堆叠。我还进一步优化了@Andreas的答案
数据
^^我不知道为什么安德烈亚斯现在的回答这么慢。我所做的“优化”基本上是unlist
，而不使用by
，这对“varB”（factor）列产生了巨大的影响
手动方法仍然比“splitstackshape”中的函数快，但这些都是毫秒，还有一些非常紧凑的单行代码
样本输出
以下是Stacked（）
的输出，仅供参考。这是一个“堆叠的”数据的列表。表
s，每个堆叠的变量有一个列表项
test1()
# $varA
# uid .time_1 varA
# 1: 1 01 -0.6264538
# 2: 1 02 -0.8043316
# 3: 1 03 0.2353485
# 4: 1 04 0.6179223
# 5: 1 05 -0.2212571
# ---
# 499996: 10000 46 -0.6859073
# 499997: 10000 47 -0.9763478
# 499998: 10000 48 0.6579464
# 499999: 10000 49 0.7741840
# 500000: 10000 50 0.5195232
#
# $varB
# uid .time_1 varB
# 1: 1 01 D
# 2: 1 02 A
# 3: 1 03 S
# 4: 1 04 L
# 5: 1 05 T
# ---
# 499996: 10000 46 A
# 499997: 10000 47 W
# 499998: 10000 48 H
# 499999: 10000 49 U
# 500000: 10000 50 W
下面是merged.stack
输出的样子。它类似于从基本R使用restrape（…，direction=“long”）
时得到的结果
test2()
# uid .time_1 varA varB
# 1: 1 01 -0.6264538 D
# 2: 1 02 -0.8043316 A
# 3: 1 03 0.2353485 S
# 4: 1 04 0.6179223 L
# 5: 1 05 -0.2212571 T
# ---
# 499996: 10000 46 -0.6859073 A
# 499997: 10000 47 -0.9763478 W
# 499998: 10000 48 0.6579464 H
# 499999: 10000 49 0.7741840 U
# 500000: 10000 50 0.5195232 W
无耻的自我推销
您可能想从我的软件包Kmisc
中尝试melt\uuu
melt
本质上是对reforme2:：：melt.data.frame
的重写，大部分繁重的工作都是用C语言完成的，它尽可能避免了大量的复制和类型强制，以便快速实现
例如：
## devtools::install_github("Kmisc", "kevinushey")
library(Kmisc)
library(reshape2)
library(microbenchmark)
n <- 1E6
big_df <- data.frame( stringsAsFactors=FALSE,
x=sample(letters, n, TRUE),
y=sample(LETTERS, n, TRUE),
za=rnorm(n),
zb=rnorm(n),
zc=rnorm(n)
)
all.equal(
melt <- melt(big_df, id.vars=c('x', 'y')),
melt_ <- melt_(big_df, id.vars=c('x', 'y'))
)
## we don't convert the 'variable' column to factor by default
## if we do, we see they're identical
melt_$variable <- factor(melt_$variable)
stopifnot( identical(melt, melt_) )
microbenchmark( times=5,
melt=melt(big_df, id.vars=c('x', 'y')),
melt_=melt_(big_df, id.vars=c('x', 'y'))
)
如果运气好的话，这对于您的数据来说已经足够快了。我应该补充一点，使用melt不是一个选项，因为在一个大小为几GB的数据集上运行该操作需要花费时间。您是否尝试过将堆栈
作为melt
的替代方法？或者可能是unlist
（但我认为stack
更快）。请参阅中的答案以了解一些可能的线索。是的，这很有效…cbind（stack（dt，select=-uid），enrolid=dt$uid）我一直在思考dt[，stack（.SD），by=“uid”]
，假设其他所有内容都包含.SDCols
未列出的通常会通过use.names=FALSE
获得速度提升。不确定这是否适用于本例，但可能适用。刚刚尝试过这一方法，速度比前两种方法快（几乎是堆栈的2倍）。非常感谢两位！刚刚检查了1000x1000数据表
。将use.names=FALSE
粘贴到unlist
中比仅使用unlist
快约3倍。这非常酷——我想知道您是否有兴趣请求将您的改进合并到一起，以便您可以更快地烹饪？@Arun请执行！另外，我没有充分的理由使用STRING\u PTR
而不是SET\u STRING\u ELT
；车祸与此有关吗？我可以请你把代码发到吗？@Arun，我已经更新了函数。谢谢你提醒我。期待数据。表1.8.12（我猜melt
方法将在这里可用）。
library(microbenchmark)
microbenchmark(Stacked = test1(), merged.stack = test2(),
unlist.namesT = test3(), unlist.namesF = test4(),
AndreasAns = test5(), times = 3)
# Unit: milliseconds
# expr min lq median uq max neval
# Stacked 391.3251 393.0976 394.8702 421.4185 447.9668 3
# merged.stack 764.3071 769.6935 775.0799 867.2638 959.4477 3
# unlist.namesT 1680.0610 1761.9701 1843.8791 1881.9722 1920.0653 3
# unlist.namesF 215.0827 242.7748 270.4669 270.6944 270.9218 3
# AndreasAns 16193.5084 16249.5797 16305.6510 16793.3832 17281.1154 3
test1()
# $varA
# uid .time_1 varA
# 1: 1 01 -0.6264538
# 2: 1 02 -0.8043316
# 3: 1 03 0.2353485
# 4: 1 04 0.6179223
# 5: 1 05 -0.2212571
# ---
# 499996: 10000 46 -0.6859073
# 499997: 10000 47 -0.9763478
# 499998: 10000 48 0.6579464
# 499999: 10000 49 0.7741840
# 500000: 10000 50 0.5195232
#
# $varB
# uid .time_1 varB
# 1: 1 01 D
# 2: 1 02 A
# 3: 1 03 S
# 4: 1 04 L
# 5: 1 05 T
# ---
# 499996: 10000 46 A
# 499997: 10000 47 W
# 499998: 10000 48 H
# 499999: 10000 49 U
# 500000: 10000 50 W
test2()
# uid .time_1 varA varB
# 1: 1 01 -0.6264538 D
# 2: 1 02 -0.8043316 A
# 3: 1 03 0.2353485 S
# 4: 1 04 0.6179223 L
# 5: 1 05 -0.2212571 T
# ---
# 499996: 10000 46 -0.6859073 A
# 499997: 10000 47 -0.9763478 W
# 499998: 10000 48 0.6579464 H
# 499999: 10000 49 0.7741840 U
# 500000: 10000 50 0.5195232 W
## devtools::install_github("Kmisc", "kevinushey")
library(Kmisc)
library(reshape2)
library(microbenchmark)
n <- 1E6
big_df <- data.frame( stringsAsFactors=FALSE,
x=sample(letters, n, TRUE),
y=sample(LETTERS, n, TRUE),
za=rnorm(n),
zb=rnorm(n),
zc=rnorm(n)
)
all.equal(
melt <- melt(big_df, id.vars=c('x', 'y')),
melt_ <- melt_(big_df, id.vars=c('x', 'y'))
)
## we don't convert the 'variable' column to factor by default
## if we do, we see they're identical
melt_$variable <- factor(melt_$variable)
stopifnot( identical(melt, melt_) )
microbenchmark( times=5,
melt=melt(big_df, id.vars=c('x', 'y')),
melt_=melt_(big_df, id.vars=c('x', 'y'))
)
Unit: milliseconds
expr min lq median uq max neval
melt 916.40436 931.60031 999.03877 1102.31090 1160.3598 5
melt_ 61.59921 78.08768 90.90615 94.52041 182.0879 5