将 data.table 转换为按行向量

我有一个 data.table 例如：

example <- data.table(fir =c("A", "B", "C", "A","A", "B", "C"), las=c( "B", "C","B", "C", "B", "C","C"))

A   B
B   C
C   B
A   C
A   B
B   C
C   C

虽然我猜问题与 data.frame 相同。

我想得到一个向量，如下所示：

A, B, B, C, C, B, A, C, A, B, B, C, C, C

也就是说，我想将每一行堆叠在左侧......

我试过了取消列出（示例）但它改为按列提取数据。

我怎么才能得到它？ 我也尝试过应用、转置和其他奇怪的事情。

与在矩阵和 data.frame/data.table 中一样（尽管与矩阵不同），数据是按列存储的，您可以先转置它：

as.vector(t(example))
# [1] "A" "B" "B" "C" "C" "B" "A" "C" "A" "B" "B" "C" "C" "C"

基准测试包括 @Sotos、@Frank 和 @Wen 使用虚拟数据集提供的选项：

example <- as.data.table(matrix(sample(LETTERS, 10^7, replace = T), ncol = 1000))
dim(example)
#[1] 10000  1000

library(microbenchmark)
psidom <- function() as.vector(t(example))
sotos <- function() c(t(example))
frank <- function() unlist(transpose(example), use.names = FALSE)
wen <- function() unname(unlist(data.frame(t(example))))

# data.table 1.10.4
microbenchmark(psidom(), sotos(), frank(), wen(), times = 10)

#Unit: milliseconds
#     expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
# psidom()  163.5993  178.9236  393.4838  198.6753  632.1086  1352.012    10
#  sotos()  186.8764  188.3734  467.2117  343.1514  618.3121  1221.721    10
#  frank() 3065.0988 3493.3691 5315.4451 4649.4643 5742.2399  9560.642    10
#    wen() 7316.6743 8497.1409 9200.4397 9038.2834 9631.5313 11931.075    10

data.table dev 版本 1.10.5 中的另一个测试：

# data.table 1.10.5
psidom <- function() as.vector(t(example))
sotos <- function() c(t(example))
frank <- function() unlist(transpose(example), use.names = FALSE)
fast <- function() `attributes<-`(t(example), NULL)

microbenchmark(psidom(), sotos(), frank(), fast(), times = 10)
#Unit: milliseconds
#     expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
# psidom() 228.1248 246.4666 271.6772 256.9131 287.5072 354.2053    10
#  sotos() 254.3512 280.2504 315.3487 322.5726 344.7125 390.3482    10
#  frank() 290.5476 310.7076 374.6267 349.8021 431.8451 491.9301    10
#   fast() 159.6006 167.6316 209.8363 196.8821 272.4758 281.3146    10