Я использовал маленькийtab функция в течение некоторого времени, которая показывает частоту, процент и совокупный процент для вектора. Вывод выглядит так

          Freq    Percent        cum
ARSON      462 0.01988893 0.01988893
BURGLARY 22767 0.98011107 1.00000000
         23229 1.00000000         NA

Отличноdplyr Пакет побудил меня обновить функцию. Теперь мне интересно, как я могу сделать обновленную версию еще быстрее. Вот старая функция

tab = function(x,useNA =FALSE) {
  k=length(unique(x[!is.na(x)]))+1
  if (useNA) k=k+1
  tab=array(NA,c(k,3))
  colnames(tab)=c("freq.","prob.","cum.")
  useNA=ifelse(useNA,"always","no")
  rownames(tab)=names(c(table(x,useNA=useNA),""))

  tab[-nrow(tab),1]=table(x,useNA=useNA)
  tab[-nrow(tab),2]=prop.table(table(x,useNA=useNA))
  tab[,3] = cumsum(tab[,2])
  if(k>2)  tab[nrow(tab),-3]=colSums(tab[-nrow(tab),-3])
  if(k==2) tab[nrow(tab),-3]=tab[-nrow(tab),-3]

  tab
}

и новый, основанный наdplyr

tab2 = function(x, useNA =FALSE) {
    if(!useNA) if(any(is.na(x))) x = na.omit(x)
    n = length(x)
    out = data.frame(x,1) %.%
        group_by(x) %.%
        dplyr::summarise(
            Freq    = length(X1),
            Percent = Freq/n
        ) %.%
        dplyr::arrange(x)
    ids = as.character(out$x)
    ids[is.na(ids)] = '<NA>'
    out = select(out, Freq, Percent)
    out$cum = cumsum(out$Percent)
    class(out)="data.frame"
    out = rbind(out,c(n,1,NA))
    rownames(out) = c(ids,'')
    out
}

Наконец, некоторые показатели производительности:

x1 = c(rep('ARSON',462),rep('BURGLARY',22767))
x2 = c(rep('ARSON',462),rep('BURGLARY',22767),rep(NA,100))
x3 = c(c(1:10),c(1:10),1,4)
x4 = c(rep(c(1:100),500),rep(c(1:50),20),1,4)

library('rbenchmark')

benchmark(tab(x1), tab2(x1), replications=100)[,c('test','elapsed','relative')]
#       test elapsed relative
# 1  tab(x1)   1.412    2.307
# 2 tab2(x1)   0.612    1.000

benchmark(tab(x2),tab2(x2), replications=100)[,c('test','elapsed','relative')]
#       test elapsed relative
# 1  tab(x2)   1.351    1.475
# 2 tab2(x2)   0.916    1.000

benchmark(tab(x2,useNA=TRUE), tab2(x2,useNA=TRUE), replications=100)[,c('test','elapsed','relative')]
#                     test elapsed relative
# 1  tab(x2, useNA = TRUE)   1.883    2.282
# 2 tab2(x2, useNA = TRUE)   0.825    1.000

benchmark(tab(x3), tab2(x3), replications=1000)[,c('test','elapsed','relative')]
#       test elapsed relative
# 1  tab(x3)   0.997    1.000
# 2 tab2(x3)   2.194    2.201

benchmark(tab(x4), tab2(x4), table(x4), replications=100)[,c('test','elapsed','relative')]
#        test elapsed relative
# 1   tab(x4)  19.481   18.714
# 2  tab2(x4)   1.041    1.000
# 3 table(x4)   6.515    6.258

tab2 быстрее, за исключением очень короткого вектора. Увеличение производительности становится очевидным в большем векторе (см.x4 с 51002 наб.) Это также быстрее, чемtable даже думал, что функция делает гораздо больше.

Теперь к моему вопросу: как я могу улучшить производительность? Создание таблиц с частотами и процентами - довольно стандартное приложение, и быстрая реализация очень удобна, когда вы работаете с большими наборами данных.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот дополнительный тестовый случай с вектором 2e6 (включаяdata.table решение предложено ниже)

x5 = sample(c(1:100),2e6, replace=TRUE)
benchmark(tab(x5), tab2(x5), table(x5), tabdt(x5), replications=100)[,c('test','elapsed','relative')]
#        test elapsed relative
# 1   tab(x5) 350.878   19.444
# 2  tab2(x5)  52.917    2.932
# 4 tabdt(x5)  18.046    1.000
# 3 table(x5)  98.429    5.454