data.table fcase 与 dplyr case_when

Question

使用 fcase 评估该行时，以下代码会引发错误。

library(data.table)
library(dplyr)
tbl.test <- data.table(x = 0.5*(1:2))
tbl.test[, .(fcase(x < 1, x+1, 
                 default = x))]

tbl.test[, .(case_when(x < 1 ~ x+1, 
                        TRUE ~ x)
             )]

当我以这种方式使用 case_when 时（对于大多数复杂的东西..），我想切换到 fcase，希望能真正提高性能..

有谁知道 fcase 的这种用法到底隐藏在哪里吗？关键是我不能使用表的列作为 fcase 的默认值..

Answer 1

您没有明确提出问题，但我假设您想知道是否有办法将矢量化默认值与fcase(). 一种方法是构造一个TRUE与其他条件长度相等的 s 向量作为最后一个元素，类似于case_when()工作原理：

library(data.table)
library(dplyr)

set.seed(123)

tbl.test <- data.table(x = rnorm(1e6))

bench::mark(
  fcase = tbl.test[, .(fcase(x < 1, x + 1, rep_len(TRUE, length(x)), x))],
  case_when = tbl.test[, .(case_when(x < 1 ~ x + 1, TRUE ~ x))]
)
#> Warning: Some expressions had a GC in every iteration; so filtering is disabled.
#> # A tibble: 2 x 6
#>   expression      min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec`
#>   <bch:expr> <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl>
#> 1 fcase        16.5ms   24.3ms     33.3     36.1MB     43.1
#> 2 case_when   146.4ms  147.9ms      6.60   129.9MB     28.1