Разделить текстовую строку на столбцы data.table

У меня есть сценарий, который считывает данные из файла CSV в, data.tableа затем разбивает текст в одном столбце на несколько новых столбцов. Я в настоящее время с помощью lapplyи strsplitфункции , чтобы сделать это. Вот пример:

library("data.table")
df = data.table(PREFIX = c("A_B","A_C","A_D","B_A","B_C","B_D"),
                VALUE  = 1:6)
dt = as.data.table(df)

# split PREFIX into new columns
dt$PX = as.character(lapply(strsplit(as.character(dt$PREFIX), split="_"), "[", 1))
dt$PY = as.character(lapply(strsplit(as.character(dt$PREFIX), split="_"), "[", 2))

dt 
#    PREFIX VALUE PX PY
# 1:    A_B     1  A  B
# 2:    A_C     2  A  C
# 3:    A_D     3  A  D
# 4:    B_A     4  B  A
# 5:    B_C     5  B  C
# 6:    B_D     6  B  D 

В приведенном выше примере столбец PREFIXразделен на два новых столбца PXи PYсимвол «_».

Несмотря на то, что это работает нормально, мне было интересно, есть ли лучший (более эффективный) способ сделать это с помощью data.table. Мои настоящие наборы данных содержат> = 10 млн + строк, поэтому эффективность использования времени / памяти становится действительно важной.

ОБНОВИТЬ:

Следуя предложению @Frank, я создал более крупный тестовый пример и использовал предложенные команды, но это stringr::str_split_fixedзанимает намного больше времени, чем исходный метод.

library("data.table")
library("stringr")
system.time ({
    df = data.table(PREFIX = rep(c("A_B","A_C","A_D","B_A","B_C","B_D"), 1000000),
                    VALUE  = rep(1:6, 1000000))
    dt = data.table(df)
})
#   user  system elapsed 
#  0.682   0.075   0.758 

system.time({ dt[, c("PX","PY") := data.table(str_split_fixed(PREFIX,"_",2))] })
#    user  system elapsed 
# 738.283   3.103 741.674 

rm(dt)
system.time ( {
    df = data.table(PREFIX = rep(c("A_B","A_C","A_D","B_A","B_C","B_D"), 1000000),
                     VALUE = rep(1:6, 1000000) )
    dt = as.data.table(df)
})
#    user  system elapsed 
#   0.123   0.000   0.123 

# split PREFIX into new columns
system.time ({
    dt$PX = as.character(lapply(strsplit(as.character(dt$PREFIX), split="_"), "[", 1))
    dt$PY = as.character(lapply(strsplit(as.character(dt$PREFIX), split="_"), "[", 2))
})
#    user  system elapsed 
#  33.185   0.000  33.191 

Таким образом, str_split_fixedметод занимает примерно в 20 раз больше времени.

Обновление: начиная с версии 1.9.6 (на CRAN по состоянию на сентябрь 2015 г.), мы можем использовать функцию tstrsplit()для получения результатов напрямую (и гораздо более эффективно):

require(data.table) ## v1.9.6+
dt[, c("PX", "PY") := tstrsplit(PREFIX, "_", fixed=TRUE)]
#    PREFIX VALUE PX PY
# 1:    A_B     1  A  B
# 2:    A_C     2  A  C
# 3:    A_D     3  A  D
# 4:    B_A     4  B  A
# 5:    B_C     5  B  C
# 6:    B_D     6  B  D

tstrsplit()в основном представляет собой оболочку transpose(strsplit()), где transpose()функция, также недавно реализованная, перемещает список. Пожалуйста, посмотрите ?tstrsplit()и?transpose() примеры.

Смотрите в истории старые ответы.

Я добавляю ответ для тех, кто не использует data.table v1.9.5 и также хочет однострочное решение.

dt[, c('PX','PY') := do.call(Map, c(f = c, strsplit(PREFIX, '-'))) ]

Использование splitstackshapeпакета:

library(splitstackshape)
cSplit(df, splitCols = "PREFIX", sep = "_", direction = "wide", drop = FALSE)
#    PREFIX VALUE PREFIX_1 PREFIX_2
# 1:    A_B     1        A        B
# 2:    A_C     2        A        C
# 3:    A_D     3        A        D
# 4:    B_A     4        B        A
# 5:    B_C     5        B        C
# 6:    B_D     6        B        D

Мы могли бы попробовать:

cbind(dt, fread(text = dt$PREFIX, sep = "_", header = FALSE))
#    PREFIX VALUE V1 V2
# 1:    A_B     1  A  B
# 2:    A_C     2  A  C
# 3:    A_D     3  A  D
# 4:    B_A     4  B  A
# 5:    B_C     5  B  C
# 6:    B_D     6  B  D

Решение с tidyr:

separate(df,col = "PREFIX",into = c("PX", "PY"), sep = "_")