什么时候应该在data.table中使用：=运算符？

data.table对象现在具有：=运算符。是什么使该运算符与所有其他赋值运算符不同？此外，它的用途是什么，速度快多少，何时应避免使用？

这是一个示例，显示将10分钟缩短为1秒（来自首页上的NEWS ）。这就像向a进行子分配，data.frame但不会每次都复制整个表。

m = matrix(1,nrow=100000,ncol=100)
DF = as.data.frame(m)
DT = as.data.table(m)

system.time(for (i in 1:1000) DF[i,1] <- i)
     user  system elapsed 
  287.062 302.627 591.984 

system.time(for (i in 1:1000) DT[i,V1:=i])
     user  system elapsed 
    1.148   0.000   1.158     ( 511 times faster )

像这样放置:=inj允许更多成语：

DT["a",done:=TRUE]   # binary search for group 'a' and set a flag
DT[,newcol:=42]      # add a new column by reference (no copy of existing data)
DT[,col:=NULL]       # remove a column by reference

和：

DT[,newcol:=sum(v),by=group]  # like a fast transform() by group

我想不出什么理由可以避免:=！除了，在for循环内。由于:=出现在内部DT[...]，因此带有[.data.table方法的小开销；例如，S3调度和检查存在和类型的参数，例如i，by，nomatch等，所以里面的for循环，有一个低开销，直接版本的:=叫set。请参阅?set以获取更多详细信息和示例。setinclude的缺点是i必须是行号（不能进行二进制搜索），并且不能将其与结合使用by。通过做出这些限制set可以大大减少开销。

system.time(for (i in 1:1000) set(DT,i,"V1",i))
     user  system elapsed 
    0.016   0.000   0.018