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我在理解data.table
的引用传递属性时遇到了一些困难。 。有些操作似乎“破坏”了引用,我想确切地了解发生了什么。
关于创建 data.table
来自另一个data.table
(通过 <-
,然后通过 :=
更新新表,原始表也被更改。这是预期的,如下所示:
?data.table::copy
和 stackoverflow: pass-by-reference-the-operator-in-the-data-table-package
这是一个例子:
library(data.table)
DT <- data.table(a=c(1,2), b=c(11,12))
print(DT)
# a b
# [1,] 1 11
# [2,] 2 12
newDT <- DT # reference, not copy
newDT[1, a := 100] # modify new DT
print(DT) # DT is modified too.
# a b
# [1,] 100 11
# [2,] 2 12
但是,如果我插入一个非 :=
基于 <-
之间的修改作业和 :=
上面的行,DT
现在不再修改:
DT = data.table(a=c(1,2), b=c(11,12))
newDT <- DT
newDT$b[2] <- 200 # new operation
newDT[1, a := 100]
print(DT)
# a b
# [1,] 1 11
# [2,] 2 12
看来newDT$b[2] <- 200
线路以某种方式“破坏”了引用。我猜测这会以某种方式调用副本,但我想完全了解 R 如何处理这些操作,以确保我不会在代码中引入潜在的错误。
如果有人可以向我解释这一点,我将非常感激。
最佳答案
是的,它是 R 中使用 <-
的子赋值(或 =
或 ->
)复制整个对象。您可以使用 tracemem(DT)
来追踪它和.Internal(inspect(DT))
, 如下。 data.table
功能:=
和set()
通过引用分配给它们传递的任何对象。因此,如果该对象之前已被复制(通过子分配 <-
或显式 copy(DT)
),那么它就是通过引用修改的副本。
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..
请注意 a
甚至如何即使a
向量已被复制(不同的十六进制值表示向量的新副本)没有改变。连全b
被复制,而不仅仅是更改需要更改的元素。对于大数据来说,避免这种情况很重要,为什么 :=
和set()
被介绍到data.table
.
现在,我们复制了 newDT
我们可以引用修改:
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 ..
请注意,所有 3 个十六进制值(列点向量和 2 列中的每一列)保持不变。所以它是真正的引用修改,没有任何副本。
或者,我们可以修改原来的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..
这些十六进制值与我们看到的 DT
的原始值相同多于。类型example(copy)
有关使用 tracemem
的更多示例并与 data.frame
进行比较.
顺便说一句,如果你tracemem(DT)
然后DT[2,b:=600]
您将看到报告的一份副本。这是 print
的前 10 行的副本方法确实如此。当用 invisible()
包裹时或者在函数或脚本中调用时,print
方法未被调用。
所有这些也适用于函数内部;即:=
和set()
即使在函数内,也不要在写入时复制。如果您需要修改本地副本,请调用x=copy(x)
在函数的开始处。但是,请记住data.table
适用于大数据(以及小数据的更快编程优势)。我们故意不想复制大对象(永远)。因此,我们不需要考虑通常的 3* 工作内存因子经验法则。我们尝试只需要一列那么大的工作内存(即工作内存系数为 1/ncol 而不是 3)。
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