Habe heute einen kurzen R Benchmark gemacht, bei der ein data.frame mit 7,7 Millionen Zeilen erweitert wird. Dabei habe ich einmal den eingebauten within verwendet und ein anderes mal die Funktion dplyr::mutate.

Der within Code:

    logdata <- within(logdata, {
        YEAR  <- as.numeric(format(logdata$timestamp, "%Y"))
        MONTH <- as.numeric(format(logdata$timestamp, "%m"))
        WEEK  <- as.numeric(format(logdata$timestamp, "%V"))
        DOM   <- as.numeric(format(logdata$timestamp, "%d"))
        DOW   <- ifelse((DOW = as.numeric(format(logdata$timestamp, "%w"))) == 0, 7, DOW)
        HOUR  <- as.numeric(format(logdata$timestamp, "%H"))})

Der dplyr::mutate Code:

    logdata <- logdata %>% mutate(
        YEAR  = as.numeric(format(timestamp, "%Y")),
        MONTH = as.numeric(format(timestamp, "%m")),
        WEEK  = as.numeric(format(timestamp, "%V")),
        DOM   = as.numeric(format(timestamp, "%d")),
        DOW   = ifelse((DOW = as.numeric(format(timestamp, "%w"))) == 0, 7, DOW),
        HOUR  = as.numeric(format(timestamp, "%H")))

Durchschnittliches Laufzeitverhalten nach jeweils 10 Durchgängen:

    mutate: 36s
    within: 31s

Bleibe bei dieser Umwandlung erst einmal bei within.

Hardware: MacBook Pro (Retina 13 Zoll, Anfang 2015); 3,1 GHz Intel Core i7; 16 GB 1867 MHz DDR3
OS: macOS 10.11.6
R: version 3.3.1 (2016-06-21) -- "Bug in Your Hair"
dplyr: version 0.5.0