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doBy RパッケージのscaleByを使用して、データセット内の各サブジェクトの条件で変数を標準化しています。データセットに約5137人の参加者があり、それぞれ約120の観測値があります。そのデータセットでは、scaleByは非常に遅い（15分に近い）。他の機能（summaryBy、melt、dcastなど）は、はるかに速く（20秒を超えない）機能します。私はscaleByのためのより速い簡単な選択肢があるかどうか疑問に思います。R：scaleByより速い代替手段
ここでは、参加者数、各参加者内の条件数（反復測定デザイン）、各参加者の各条件に対する観測数の観点から、自分のデータセットを模倣するために実行できるシミュレーションコードを示します：
nSubj <- 5137
valuesPerSubj <- 120
nobs <- nSubj*valuesPerSubj
ttt <- data.frame(cond=rep(c('a','b','c','d'),nobs/4), rt=rnorm(nobs,mean=700,sd=150), subj=rep(seq(1:nSubj),valuesPerSubj))
start <- Sys.time()
zt <- scaleBy(rt ~ subj+cond, data=ttt)
end <- Sys.time()
duration <- end-start
durationこのコードでSCALEBYは（あなたがより速く、テストのために、上記のコードでnSubjを減らすことができます）11.7分、自分のコンピュータを取ります。 これより高速なソリューションはありますか？