[英]Why rollapply is much slower with fill=NA and function return multiple values?
如果函数返回2个或更多值,并使用fill = NA
,则rollapply
变得慢得多。 有什么办法可以避免吗?
f1= function(v)c(mean(v)+ median(v)) #return vector of length 1
f2= function(v)c(mean(v), median(v)) #return vector of length 2
v = rnorm(1000)
microbenchmark(rollapplyr(v, 20, f1), rollapplyr(v,20, f1, fill=NA) )
# expr min lq mean median uq max neval
# rollapplyr(v, 20, f1) 50.84485 53.68726 57.21892 54.63793 57.78519 75.88305 100
# rollapplyr(v, 20, f1, fill = NA) 52.11355 54.69866 59.73473 56.20600 63.10546 99.96493 100
microbenchmark(rollapplyr(v, 20, f2), rollapplyr(v,20, f2, fill=NA) )
# expr min lq mean median uq max neval
# rollapplyr(v, 20, f2) 51.77687 52.29403 56.80307 53.44605 56.65524 105.6713 100
# rollapplyr(v, 20, f2, fill = NA) 69.93853 71.08953 76.48056 72.21896 80.58282 151.4455 100
原因在于在不同类型的数据上使用fill.na
的速度,就像rollapply()
函数内部发生的rollapply()
。 你的f1
返回一个向量,而f2
返回一个两列的矩阵(好吧,两个实际上都是zoo
对象,但你抓住了我的漂移)。
插入NA的速度降低与元素数量的仅仅加倍成比例,如下所示:
library(zoo)
library(microbenchmark)
v <- zoo(rnorm(1000))
m <- zoo(matrix(rnorm(2000), ncol=2))
ix <- seq(1000)>50
microbenchmark(na.fill(v, NA, ix), na.fill(m, NA, ix))
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# na.fill(v, NA, ix) 402.861 511.912 679.1114 659.597 754.8385 4716.46 100
# na.fill(m, NA, ix) 9746.643 10091.038 14281.5598 14057.304 17589.9670 22249.96 100
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