r - 根据另一个 data.table 中的值更新 data.table

Question

我正在尝试根据另一个表中的值更新 data.table。我以为我有一种方法(尽管考虑到我的实际 dt2 有 350 万条记录，效率不是特别高)，但事实证明我的代码出了问题

在 DT1 中，我有许多变量(数字)，我想根据它们的分类值将它们设置为 1 或 0。

数据示例:

dt1 <- data.table(urn = 1:10, V1=0,V2=0,V3=0)
##    urn V1 V2 V3
## 1:   1  0  0  0
## 2:   2  0  0  0
## 3:   3  0  0  0
## 4:   4  0  0  0
## 5:   5  0  0  0
## 6:   6  0  0  0
## 7:   7  0  0  0
## 8:   8  0  0  0
## 9:   9  0  0  0
##10:  10  0  0  0

dt2 <- data.table(urn=rep(1:10,2),classification=0)
dt2$classification <- 1:7 #does give a warning message
##    urn classification
## 1:   1              1
## 2:   2              2
## 3:   3              3
## 4:   4              4
## 5:   5              5
## 6:   6              6
## 7:   7              7
## 8:   8              1
## 9:   9              2
##10:  10              3
##11:   1              4
##12:   2              5
##13:   3              6
##14:   4              7
##15:   5              1
##16:   6              2
##17:   7              3
##18:   8              4
##19:   9              5
##20:  10              6

我想要发生的是 urn 匹配的地方，并且 urn 有分类为 1 的记录，然后将 V1 标志设置为 1；其中瓮的分类为2，设置V2 = 1；你明白了。

我目前的方法是:

setkey(dt1, urn)
setkey(dt2, urn)
dt1[dt2, V1:= ifelse(i.classification == 1 , 1, dt1$V1)]
dt1[dt2, V2:= ifelse(i.classification == 2, 1, dt1$V2)]
dt1[dt2, V3:= ifelse(i.classification == 6, 1, dt1$V3)]
dt1
##    urn V1 V2 V3
## 1:   1  1  0  0
## 2:   2  1  0  0
## 3:   3  1  0  1
## 4:   4  1  0  0
## 5:   5  1  0  0
## 6:   6  1  1  0
## 7:   7  1  0  0
## 8:   8  1  0  0
## 9:   9  1  0  0
##10:  10  1  0  1

我实际期望的输出是这样的:

##    urn V1 V2 V3
## 1:   1  1  0  0
## 2:   2  0  1  0
## 3:   3  0  0  1
## 4:   4  0  0  0
## 5:   5  1  0  0
## 6:   6  0  1  1
## 7:   7  0  0  0
## 8:   8  1  0  0
## 9:   9  0  1  0
##10:  10  0  0  1

任何帮助将不胜感激。特别是如果我能够简化命令来在一次扫描中管理所有这些，而不是 3 个数据连接。正如我所说，350 万条记录会增加一些开销(特别是当我实际上要为大约 10 列设置标志时)。

提前致谢。

Answer 1

您可以使用dcast.data.table来实现此目的。

dcast.data.table(data = dt1[dt2,], 
      formula = urn ~ classification, 
      fun.aggregate = function(x) as.numeric(any(!is.na(x))), 
      value.var = 'classification')[, list(urn, V1=`1`, V2=`2`, V3=`6`)] 
##     urn V1 V2 V3
##  1:   1  1  0  0
##  2:   2  0  1  0
##  3:   3  0  0  1
##  4:   4  0  0  0
##  5:   5  1  0  0
##  6:   6  0  1  1
##  7:   7  0  0  0
##  8:   8  1  0  0
##  9:   9  0  1  0
## 10:  10  0  0  1

编辑:如果需要，您可以将最后一条语句包装在 tryCatch 函数中:

dcast.data.table(data = dt1[dt2,], 
                 formula = urn ~ classification, 
                 fun.aggregate = function(x) as.numeric(any(!is.na(x))), 
                 value.var = 'classification')[, list(urn, 
                                                      V1=tryCatch(`1`, error =     ## function(e) NA), 
                                                      V2=tryCatch(`2`, error = function(e) NA), 
                                                      V3=tryCatch(`8`, error = function(e) NA))] 
##     urn V1 V2 V3
##  1:   1  1  0 NA
##  2:   2  0  1 NA
##  3:   3  0  0 NA
##  4:   4  0  0 NA
##  5:   5  1  0 NA
##  6:   6  0  1 NA
##  7:   7  0  0 NA
##  8:   8  1  0 NA
##  9:   9  0  1 NA
## 10:  10  0  0 NA