使R中的循环更快而不会并行化

Question

我有以下非常简单的循环操作，需要从1循环到50,000。 尽管循环非常简单，但R的运行速度却很慢，所以我想知道是否有任何操作可以使循环更快，但是我不喜欢并行解决方案，因为我的计算机只有2个处理器，

full3 = fullData
for(i in 1:dim(fullData)[1]) {
  full3[i,923] <- sum(as.numeric(full3[i, 879:912]))
  print(i)
}

Answer 1

您应该rowSums使用rowSums操作：

full3 <- fullData
# a[, b] selects the entire column 'b' from data.frame 'a'
full3[, 923] <- rowSums(as.numeric(full3[, 879:912]))

应该这样做。 rowSums同样会计算子集的数据的每一行的总和data.frame full3[, 879:912] 。 该结果存储在列923中