Я пытаюсь использовать data.table для ускорения обработки большого data.frame(300k x 60), сделанного из нескольких меньших объединенных data.frames. Я новичок в data.table. Код до сих пор выглядит следующим образом
library(data.table)
a = data.table(index=1:5,a=rnorm(5,10),b=rnorm(5,10),z=rnorm(5,10))
b = data.table(index=6:10,a=rnorm(5,10),b=rnorm(5,10),c=rnorm(5,10),d=rnorm(5,10))
dt = merge(a,b,by=intersect(names(a),names(b)),all=T)
dt$category = sample(letters[1:3],10,replace=T)
и я задавался вопросом, был ли более эффективный способ, чем следующее, чтобы суммировать данные.
summ = dt[i=T,j=list(a=sum(a,na.rm=T),b=sum(b,na.rm=T),c=sum(c,na.rm=T),
d=sum(d,na.rm=T),z=sum(z,na.rm=T)),by=category]
Я не хочу набирать все 50 вычислений столбцов вручную, а eval(paste(...)) кажется неуклюжим.
Я посмотрел пример ниже, но мне кажется, что это немного сложно для моих нужд. спасибо