R数据表用户定义的函数速度较慢

是因为R语言的数据表操作通常是基于行的，而用户定义的函数在每一行上都会被调用，导致速度较慢。为了提高速度，可以考虑以下几个方面：

1. 向量化操作：R语言中的向量化操作可以将函数应用于整个向量，而不是逐个元素进行计算。这样可以减少循环的次数，提高计算效率。
2. 使用数据表的内置函数：R数据表提供了一些内置函数，这些函数经过优化，可以更高效地处理数据。可以尝试使用这些内置函数来替代用户定义的函数。
3. 使用并行计算：R语言中可以使用并行计算来加速数据处理过程。可以将数据分成多个部分，分别进行计算，然后再合并结果。这样可以利用多核处理器的优势，提高计算速度。
4. 数据预处理：在进行数据处理之前，可以对数据进行预处理，例如去除缺失值、数据类型转换等。这样可以减少后续计算的复杂性，提高速度。
5. 使用适当的数据结构：选择适当的数据结构可以提高数据处理的效率。例如，使用矩阵代替数据框可以提高计算速度。
6. 使用编译的代码：R语言支持使用编译的代码来提高计算速度。可以将关键的计算部分用C或者其他编译语言实现，并与R语言进行交互。
7. 使用高性能计算工具：除了R语言本身的优化，还可以考虑使用一些高性能计算工具来加速数据处理。例如，可以使用Rcpp和OpenMP来实现并行计算。

总结起来，提高R数据表用户定义函数的速度可以通过向量化操作、使用数据表的内置函数、并行计算、数据预处理、选择适当的数据结构、使用编译的代码以及使用高性能计算工具等方法来实现。