我很難理解data.table..有些操作似乎“打破”了引用，我想確切地了解發(fā)生了什么。關(guān)于創(chuàng)建data.table從另一個data.table(經(jīng)<-，然后通過以下方法更新表:=，原來的表也被修改了。這是預(yù)期的，如下所示：?data.table::copy和StackOverflow：pass-by-reference-the-operator-in-the-data-table-package下面是一個例子：library(data.table)DT <- data.table(a=c(1,2), b=c(11,12))print(DT)# a b# [1,] 1 11# [2,] 2 12newDT <- DT
# reference, not copynewDT[1, a := 100] # modify new DTprint(DT)
# DT is modified too.# a b# [1,] 100 11# [2,] 2 12但是，如果我插入一個非-:=之間的基礎(chǔ)修改<-任務(wù)和:=上面的線，DT現(xiàn)在不再修改：DT = data.table(a=c(1,2), b=c(11,12))newDT <- DT
newDT$b[2] <- 200 # new operationnewDT[1, a := 100]print(DT)# a b# [1,] 1 11# [2,] 2 12所以看起來newDT$b[2] <- 200行在某種程度上破壞了引用。我猜想這會以某種方式調(diào)用一個副本，但我想完全了解R是如何處理這些操作的，以確保我不會在代碼中引入潛在的bug。如果有人能向我解釋這件事，我會非常感激的。
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肥皂起泡泡
TA貢獻(xiàn)1829條經(jīng)驗 獲得超6個贊
是的，它是在R中使用的<-(或=或->)的副本。整體對象。您可以使用tracemem(DT)和.Internal(inspect(DT))，如下所示。這個data.table特征:=和set()通過引用將它們傳遞給任何對象。因此，如果該對象以前被復(fù)制(通過subas簽名)<-或顯式copy(DT))然后是通過引用修改的副本。
DT <- data.table(a = c(1, 2), b = c(11, 12))
newDT <- DT
.Internal(inspect(DT))
# @0000000003B7E2A0 19 VECSXP g0c7 [OBJ,NAM(2),ATT] (len=2, tl=100)
# @00000000040C2288 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 1,2
# @00000000040C2250 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 11,12
# ATTRIB: # ..snip..
.Internal(inspect(newDT)) # precisely the same object at this point
# @0000000003B7E2A0 19 VECSXP g0c7 [OBJ,NAM(2),ATT] (len=2, tl=100)
# @00000000040C2288 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 1,2
# @00000000040C2250 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 11,12
# ATTRIB: # ..snip..
tracemem(newDT)
# [1] "<0x0000000003b7e2a0"
newDT$b[2] <- 200
# tracemem[0000000003B7E2A0 -> 00000000040ED948]:
# tracemem[00000000040ED948 -> 00000000040ED830]: .Call copy $<-.data.table $<-
.Internal(inspect(DT))
# @0000000003B7E2A0 19 VECSXP g0c7 [OBJ,NAM(2),TR,ATT] (len=2, tl=100)
# @00000000040C2288 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 1,2
# @00000000040C2250 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 11,12
# ATTRIB: # ..snip..
.Internal(inspect(newDT))
# @0000000003D97A58 19 VECSXP g0c7 [OBJ,NAM(2),ATT] (len=2, tl=100)
# @00000000040ED7F8 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 1,2
# @00000000040ED8D8 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 11,200
# ATTRIB: # ..snip..
注意，即使是a向量被復(fù)制(不同的十六進(jìn)制值表示向量的新副本)，盡管a沒有改變。甚至整個b被復(fù)制，而不僅僅是更改需要更改的元素。對于大型數(shù)據(jù)來說，這是很重要的避免，以及為什么:=和set()被介紹給data.table.
現(xiàn)在，用我們的拷貝newDT我們可以參考修改：
newDT
# a b
# [1,] 1 11
# [2,] 2 200
newDT[2, b := 400]
# a b # See FAQ 2.21 for why this prints newDT
# [1,] 1 11
# [2,] 2 400
.Internal(inspect(newDT))
# @0000000003D97A58 19 VECSXP g0c7 [OBJ,NAM(2),ATT] (len=2, tl=100)
# @00000000040ED7F8 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 1,2
# @00000000040ED8D8 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 11,400
# ATTRIB: # ..snip ..
注意，所有3個十六進(jìn)制值(列點的向量，以及2列中的每一列)都保持不變。因此，它確實是通過引用而修改的，根本沒有副本。
或者，我們可以修改原始DT引用：
DT[2, b := 600]
# a b
# [1,] 1 11
# [2,] 2 600
.Internal(inspect(DT))
# @0000000003B7E2A0 19 VECSXP g0c7 [OBJ,NAM(2),ATT] (len=2, tl=100)
# @00000000040C2288 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 1,2
# @00000000040C2250 14 REALSXP g0c2 [NAM(2)] (len=2, tl=0) 11,600
# ATTRIB: # ..snip..
這些十六進(jìn)制值與我們看到的原始值相同。DT上面。類型example(copy)有關(guān)更多示例，請使用tracemem以及與.的比較data.frame.
順便說一下，如果你tracemem(DT)然后DT[2,b:=600]你會看到一份報告。的前10行的副本。print方法可以。用invisible()或在函數(shù)或腳本中調(diào)用時，print方法不被調(diào)用。
所有這一切也適用于內(nèi)部功能；即，:=和set()不要在寫時復(fù)制，即使在函數(shù)中也是如此。如果需要修改本地副本，請調(diào)用x=copy(x)在函數(shù)開始的時候。但是，記住data.table適用于大數(shù)據(jù)(以及小數(shù)據(jù)的快速編程優(yōu)勢)。我們故意不想復(fù)制大對象(永遠(yuǎn))。因此，我們不需要考慮通常的3*工作記憶因素的經(jīng)驗法則。我們試著只需要一個列那么大的工作記憶(即工作記憶系數(shù)為1/nol，而不是3)。
繁花如伊
TA貢獻(xiàn)2012條經(jīng)驗 獲得超12個贊
簡單總結(jié)一下。
<-data.table<-DT[i,j]<-v:=set*data.table:=set*data.table
DT <- data.table(a=c(1,2), b=c(11,12))
DT2DT :
DT2 <- DT
DT2DT
data.table:=:=
DT2 := DT # not what := is for, not defined, gives a nice error
:=
DT[3,"foo"] := newvalue # not like this
DT[3,foo:=newvalue] # like this
DTnew
DT <- DT[,new:=1L]
DTDT <-:=
DT:=
f <- function(X){
X[,new2:=2L]
return("something else")}f(DT) # will change DTDT2 <- DT
f(DT) # will change both DT and DT2 (they're the same data object)data.tabledata.tabledata.table.
copy()
DT3 <- copy(DT) # rather than DT3 <- DTDT3[,new3:=3L] # now, this just changes DT3 because it's a copy, not DT too.
DT$new4 <- 1L # will make a copy so use :=attr(DT,"sorted") <- "a" # will make a copy use setattr()
.Internal(inspect(x))
:=j:=[...] :
DT[, newcol:=mean(x), by=group]
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