R中最快的高-宽旋转

我正在处理一个表单的简单表格

date         variable   value
1970-01-01   V1         0.434
1970-01-01   V2         12.12
1970-01-01   V3         921.1
1970-01-02   V1         -1.10
1970-01-03   V3         0.000
1970-01-03   V5         312e6
...          ...        ...

对(日期、变量)是唯一的。我想把这张桌子改成宽幅的。

date         V1         V2         V3         V4         V5        
1970-01-01   0.434      12.12      921.1      NA         NA
1970-01-02   -1.10      NA         NA         NA         NA
1970-01-03   0.000      NA         NA         NA         312e6

我希望以尽可能快的方式完成此操作，因为我必须在包含1e6条记录的表上重复该操作。在R原生模式中，我认为tapply()、reshape()和d*ply()都由data.table控制速度。我想用基于SQLite的解决方案(或其他数据库)来测试后者的性能。以前有人这么做过吗？是否有性能提升？另外，当"宽"字段的数量(日期)可变且事先未知时，如何在SQLite中将高到宽转换为宽？

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解决方案

我使用的方法基于tapply所做的工作，但速度大约快一个数量级(主要是因为没有每个单元的函数调用)。

从Prasad的帖子使用tall计时：

pivot = function(col, row, value) {
  col = as.factor(col)
  row = as.factor(row)
  mat = array(dim = c(nlevels(row), nlevels(col)), dimnames = list(levels(row), levels(col)))
  mat[(as.integer(col) - 1L) * nlevels(row) + as.integer(row)] = value
  mat
}

> system.time( replicate(100, wide <- with(tall, tapply( value, list(dt,tkr), identity))))
   user  system elapsed 
  11.31    0.03   11.36 

> system.time( replicate(100, wide <- with(tall, pivot(tkr, dt, value))))
   user  system elapsed 
    0.9     0.0     0.9 

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关于订单可能出现的问题，应该不会有任何问题：

> a <- with(tall, pivot(tkr, dt, value))
> b <- with(tall[sample(nrow(tall)), ], pivot(tkr, dt, value))
> all.equal(a, b)
[1] TRUE