R：更快的规模替代

Question

我正在使用doBy R包中的scaleBy，以针对数据集中每个主题的条件标准化变量。 我的数据集中约有5137名参与者，每个参与者约有120个观察值。 在该数据集上，scaleBy非常慢（接近15分钟）。 其他功能（例如，summaryBy，melt，dcast）的工作速度更快（不超过20秒）。 我想知道scaleBy是否有更快的简单替代方法。

这是一个模拟代码，可以用来模拟我的数据集，包括参与者数量，每个参与者内的条件数量（这是重复测量设计）以及每个参与者对每个条件的观察数量：

 nSubj <- 5137 valuesPerSubj <- 120 nobs <- nSubj*valuesPerSubj ttt <- data.frame(cond=rep(c('a','b','c','d'),nobs/4), rt=rnorm(nobs,mean=700,sd=150), subj=rep(seq(1:nSubj),valuesPerSubj)) start <- Sys.time() zt <- scaleBy(rt ~ subj+cond, data=ttt) end <- Sys.time() duration <- end-start duration 

这段代码中的scaleBy花了我的计算机11.7分钟（您可以减少上面代码中的nSubj以便进行更快的测试）。 有更快的解决方案吗？

Answer 1

我发现了一个更快的代码。 我用以下两行替换了scaleBy行：

 gttt <- group_by(ttt,subj,cond) zt <- mutate(gttt,zrt=as.numeric(scale(rt))) 

这段代码不到4秒钟即可运行。