我正在使用一个数据表，该数据表在列中存储了一个嵌套数据表：

fertName.x YDRange.x fertName.y YDRange.y               dat
1:      fertA     36-80      fertB     36-80 <data.table[7x3]>
2:      fertA     36-80      fertC     36-80 <data.table[7x3]>
3:      fertA     36-80      fertD     36-80 <data.table[7x3]>

其中，第一行的dat列如下所示：

FIELD_uniqueName OBS_numValue.x OBS_numValue.y
1:           fieldA              5              3
2:           fieldB              4              5
3:           fieldC              7              5
4:           fieldD              5              5
5:           fieldE              4              5
6:           fieldF              4              4
7:           fieldG              5              7

对于主数据表的每一行，我需要创建几个新列，这些列将基于对嵌套数据表的值所做的计算。
这类新栏目的三个例子是：

n = .N, # count of rows of the nested data table,
vari = var(OBS_Value.x - OBS_Value.y), # variance of observed values
pvalue = t.test(OBS_Value.x - OBS_Value.y, conf.level = 0.90)$p.value  # p-value from t test of observations

我的真实的表有超过1000万行，因此解决方案需要速度快，内存占用相对较低。
预期结果将是：

fertName.x YDRange.x fertName.y YDRange.y               dat n     vari pvalue
1:      fertA     36-80      fertB     36-80 <data.table[7x3]> 7 2.333333      1

实现这一目标的最佳途径是什么？
重现示例数据集的步骤：

library(data.table)

# main data table
dt <- "fertName.x YDRange.x fertName.y YDRange.y
fertA 36-80 fertB 36-80
"
dt <- setDT(read.table(textConnection(dt), sep = " ", header=T, stringsAsFactors=FALSE))

# nested data table
nest.dt <- "FIELD_uniqueName OBS_numValue.x OBS_numValue.y
fieldA 5 3
fieldB 4 5
fieldC 7 5
fieldD 5 5
fieldE 4 5
fieldF 4 4
fieldG 5 7
"
nest.dt <- setDT(read.table(textConnection(nest.dt), sep = " ", header=T, stringsAsFactors=FALSE))

dt$dat <- dt[, list(dat=list(nest.dt))]