根据任何选定列中的值对 data.table 进行子集化的有效方法

Question

假设我有一个包含 6 列的 data.table

library(data.table)
set.seed(123)
dt <- data.table( id = 1:100,
                  p1 = sample(1:10, 100, replace = TRUE ),
                  p2 = sample(1:10, 100, replace = TRUE ),
                  p3 = sample(1:10, 100, replace = TRUE ),
                  p4 = sample(1:10, 100, replace = TRUE ),
                  p5 = sample(1:10, 100, replace = TRUE ) )

现在，我想在 p1 - pn 列（此处：p1-p5）上对这个 data.table 进行子集化。我想保留任何p 列包含10.

对于这个小样本data.table，这可以手动完成

test1 <- dt[ p1 == 10 | p2 == 10 | p3 == 10 | p4 == 10 | p5 == 10, ]

但是我的生产数据包含几十个 p 列，所以手动输入它们会很痛苦......

我目前的解决方案是首先使用我需要的列名创建一个向量：

cols <- grep( "^p", names( dt ), value = TRUE )

...然后使用apply以下方法进行子集化：

test2 <- dt[ apply( dt[, ..cols ], 1, function(r) any( r == 10 ) ), ]

查看：

identical(test1, test2)
# TRUE

我的实际问题

上述解决方案（使用apply）对我来说已经足够快了..但我不确定它是最佳解决方案。我对 data.table 很陌生（与 SO 上的其他一些人相比），这（可能？）不是实现我想要的子集的最有效/最有效/最优雅的方式。

我是来学习的，所以有人对我的子集问题有更优雅/更好/更快的方法吗？

更新

该问题已被标记为重复...但我仍然会在这里发布我的答案：

我发现@Marcus 的答案是最好的（=可读的）代码，@akrun 的答案是最快的。

标杆

具有 1,000,000 行和 50 列感兴趣的数据表（即 p 列）

#create sample data
set.seed( 123 )
n   <- 1000000
k   <- 100
dat <- sample( 1:100, n * k, replace = TRUE )
DT  <- as.data.table( matrix( data = dat, nrow = n, ncol = k ) )
setnames( DT, names( DT ), c( paste0( "p", 1:50 ), paste( "r", 1:50 ) ) )

#vector with columns starting with "p"
cols <- grep( "^p", names( DT ), value = TRUE )

apply_method   <- DT[ apply( DT[, ..cols ], 1, function(x) any( x == 10 ) ), ]
reduce_method  <- DT[ DT[, Reduce(`|`, lapply(.SD, `==`, 10)), .SDcols = cols]]
rowsums_method <- DT[ rowSums( DT[ , ..cols ] == 10, na.rm = TRUE ) >= 1 ]

identical(  apply_method, rowsums_method )

microbenchmark::microbenchmark(
  apply   = DT[ apply( DT[ , ..cols ], 1, function(x) any( x == 10 ) ), ],
  reduce  = DT[ DT[, Reduce( `|`, lapply( .SD, `==`, 10 ) ), .SDcols = cols ] ],
  rowSums = DT[ rowSums( DT[ , ..cols ] == 10, na.rm = TRUE ) >= 1, ],
  times = 10
)

#    expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
#   apply 3352.0640 3441.7760 3665.5004 3662.7666 3760.7553 4325.9125    10
#  reduce  408.6349  437.6806  552.8850  572.2012  657.6072  710.7699    10
# rowSums  619.2594  663.7325  784.2389  850.0963  868.2096  892.7469    10

Answer 1

一种选择是在 中指定感兴趣的“列” .SDcols，循环遍历 Data.table ( .SD)的子集，生成一个list逻辑向量，Reduce它使用 ( |)生成单个逻辑向量，并使用它来对行进行子集

i1 <- dt[, Reduce(`|`, lapply(.SD, `==`, 10)), .SDcols = cols]
test2 <- dt[i1]
identical(test1, test2)
#[1] TRUE