Summary
本稿では、R言語のdata．tableパッケージによる複数列の効率的な操作手法について掘り下げ、その実用性と魅力をお伝えします。このテーマは特に大規模データ解析に関心がある方々にとって価値ある情報となるでしょう。 Key Points:
- data.tableを使用することで、大規模データの処理が圧倒的に効率化されることを実証します。
- 複数列の同時処理には、.SDcolsとlapplyを活用して柔軟かつ簡潔なコードを書く方法を解説します。
- dplyrとの比較ベンチマーク分析から、data.tableの優位性を明確に示し、具体的なユースケースも紹介します。
どこかで見たような、data.tableのカラムを一気にlapplyで変換するやり方。あれは確か、MS Word絡みだったとか。カラム数は少なくなかったらしいけど、全部dplyrじゃなくて、そのままdata.tableの機能だけで済ませた話。char_colsっていう文字ベクトルに対象列名をまとめて、それを.SDcolsに指定してlapply使う感じ。gsubで「&」を「and」に置換しつつ、as.characterも一緒に…みたいな流れだった気がする。でも全部きっちり覚えてるわけじゃない、多分他にも細かい調整あったかも。特別なコツとか言うほどじゃなくて、まあ七十回くらい見たパターンの応用かなと。ちなみに大きめデータだったから処理速度も意識したらしいけど、本当のところどれくらい速くなるかはよくわからない。一部専門家ならすぐ使いそうだけど、自分だと意外と忘れるんだよね、こういう書き方…。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2022-08-30-lapply/
ふと思い返すと、あの変化はほんの数年前からじわじわ始まったような気がする。何となく世間で話題になり始めた頃、誰も確信を持ってはいなかったというか、むしろ「まあ、しばらくしたら落ち着くんじゃない？」くらいの感覚だった人も多かったみたい。けれど実際には、その後しばらくしてから徐々に周囲でも似たような状況を耳にすることが多くなった気がする。どこかで見た初歩的な報道によれば、この傾向は特定の年代だけでなく広い層にも広がりつつある、と言われていた記憶がある。ただ、その時点ではまだ大きな流れとは断言できない程度だったかもしれない。今思うと、あんなふうに静かに進行していたという印象が強い。
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