在 data.frame 中有效地定位分组常量列

如何有效地从数据框中提取分组常量列？我在下面包含了一个 plyr 实现，以精确说明我想要做的事情，但它很慢。我怎样才能尽可能高效地做到这一点？ （理想情况下根本不分割数据框）。

base <- data.frame(group = 1:1000, a = sample(1000), b = sample(1000))
df <- data.frame(
  base[rep(seq_len(nrow(base)), length = 1e6), ], 
  c = runif(1e6), 
  d = runif(1e6)
)


is.constant <- function(x) length(unique(x)) == 1
constant_cols <- function(x) head(Filter(is.constant, x), 1)
system.time(constant <- ddply(df, "group", constant_cols))
#   user  system elapsed 
# 20.531   1.670  22.378 
stopifnot(identical(names(constant), c("group", "a", "b")))
stopifnot(nrow(constant) == 1000)

在我的实际用例中（ggplot2深处）可能有任意数量的常量和非常量列。示例中数据的大小大约是正确的数量级。

（编辑可能是为了解决具有相同值的连续组的问题）

我暂时提交这个答案，但我还没有完全相信自己在所有情况下它都会在组常量列中正确识别。但它肯定更快（并且可能可以改进）：

constant_cols1 <- function(df,grp){
    df <- df[order(df[,grp]),]

    #Adjust values based on max diff in data
    rle_group <- rle(df[,grp])
    vec <- rep(rep(c(0,ceiling(diff(range(df)))),
               length.out = length(rle_group$lengths)),
               times = rle_group$lengths)
    m <- matrix(vec,nrow = length(vec),ncol = ncol(df)-1)
    df_new <- df
    df_new[,-1] <- df[,-1] + m

    rles <- lapply(df_new,FUN = rle)
    nms <- names(rles)
    tmp <- sapply(rles[nms != grp],
                  FUN = function(x){identical(x$lengths,rles[[grp]]$lengths)})
    return(tmp)
}

我的基本想法是使用rle， 明显地。