r - 对 data.table 进行高效的逐行操作

Question

我需要找到许多 (+60) 相对较大的逐行最小值 data.frame (~ 250,000 x 3)(或者我可以等效地处理 xts )。

set.seed(1000)
my.df <- sample(1:5, 250000*3, replace=TRUE)
dim(my.df) <- c(250000,3)
my.df <- as.data.frame(my.df)
names(my.df) <- c("A", "B", "C")

数据框 my.df看起来像这样

> head(my.df)

  A B C
1 2 5 2
2 4 5 5
3 1 5 3
4 4 4 3
5 3 5 5
6 1 5 3

我试过

require(data.table)
my.dt <- as.data.table(my.df)

my.dt[, row.min:=0]  # without this: "Attempt to add new column(s) and set subset of rows at the same time"
system.time(
  for (i in 1:dim(my.dt)[1]) my.dt[i, row.min:= min(A, B, C)]
)

在我的系统上，这需要大约 400 秒。它有效，但我不相信这是最好的使用方式 data.table .
我在用 data.table正确吗？有没有更高效的
进行简单的逐行操作的方法？

Answer 1

或者，只是 pmin .

my.dt <- as.data.table(my.df)
system.time(my.dt[,row.min:=pmin(A,B,C)])
# user  system elapsed 
# 0.02    0.00    0.01 
head(my.dt)
#      A B C row.min
# [1,] 2 5 2       2
# [2,] 4 5 5       4
# [3,] 1 5 3       1
# [4,] 4 4 3       3
# [5,] 3 5 5       3
# [6,] 1 5 3       1