在data.table中快速统计各组观测数的优化方法问询

在data.table中使用.N统计大量分组的观测数时，性能开销显著偏高，推测原因是多次调用[.data.table导致。我测试了两种替代方案：生成常量列求和（sum(constant1)）、利用已有obs_num列取最大值（max(obs_num)），基准测试显示二者速度明显优于.N。

测试环境：data.table 1.14.9、R 4.2.0，暂未在R 4.3版本验证。现寻求更优实现方式，若无可行方案则考虑提交特性请求。

测试代码 #

library(data.table)

n_groups_1 = 10000
n_groups_2 = 800
n_obs_group = 4
test_dt = data.table(group_id_1 = rep(1:n_groups_1, each = n_groups_2 * n_obs_group), 
                     group_id_2 = rep(rep(1:n_groups_2, times = n_groups_1), each = n_obs_group))

test_dt[, obs_num := rowid(group_id_1, group_id_2)]

# 预执行三种方法以初始化列
test_dt[, n_obs1 := .N, .(group_id_1, group_id_2)]
test_dt[, constant1 := 1][, n_obs2 := sum(constant1), .(group_id_1, group_id_2)][, constant1 := NULL]
test_dt[, n_obs3 := max(obs_num), .(group_id_1, group_id_2)]

setkey(test_dt, group_id_1, group_id_2)

# 基准测试
microbenchmark::microbenchmark(
  a = {test_dt[, n_obs1 := .N, .(group_id_1, group_id_2)]},
  b = {test_dt[, constant1 := 1][, n_obs2 := sum(constant1), .(group_id_1, group_id_2)][, constant1 := NULL]},
  c = {test_dt[, n_obs3 := max(obs_num), .(group_id_1, group_id_2)]},
  times = 10
)

基准测试结果 #

Unit: milliseconds
 expr       min        lq      mean    median        uq      max neval cld
    a 4601.3196 4732.6296 4906.5689 4796.0032 4883.9187 5538.925    10   c
    b 2035.0773 2071.0749 2234.5891 2264.9387 2350.0976 2463.662    10  b 
    c  889.6202  904.4387  951.5881  929.0904  983.1265 1105.053    10 a  

更优实现方案探讨 #

1. 基于连接的分组大小更新 #

先单独统计分组大小，再通过连接将结果映射回原表，这种方式可以减少分组更新时的重复计算开销：

# 先聚合得到分组大小
group_sizes <- test_dt[, .N, .(group_id_1, group_id_2)]
# 通过连接更新原表
test_dt[group_sizes, n_obs4 := i.N, on = .(group_id_1, group_id_2)]

可以补充基准测试对比这种方法的性能，在超大量分组场景下，这种方式的效率可能接近max(obs_num)。

2. 修正方法b的冗余代码 #

你的基准测试代码中，方法b重复执行了一次n_obs2 := sum(constant1)，属于笔误。修正后方法b的性能会略有提升：

b = {test_dt[, constant1 := 1][, n_obs2 := sum(constant1), .(group_id_1, group_id_2)][, constant1 := NULL]}

3. 利用rowid的直接计算 #

如果不需要保留obs_num列，可以在分组时直接计算max(rowid(group_id_1, group_id_2))，省去额外列的生成和存储开销：

test_dt[, n_obs5 := max(rowid(group_id_1, group_id_2)), .(group_id_1, group_id_2)]

不过这种方式的性能可能略逊于预先生成obs_num后取max，因为每次都要重新计算rowid。

关于特性请求 #

如果上述方案都无法达到理想的性能，提交特性请求是合理的。提交时建议附上：

• 你的测试用例和基准结果
• 明确说明场景是超大量分组（如800万级分组）
• 指出.N在该场景下的性能瓶颈推测

这样data.table开发团队能更精准地定位问题并进行优化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NathanRL