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[英]R replace nested loop with a more efficient way of going over 2 dataframes
[英]Best way to replace a nested for loop in R
R中的for
循环通常被认为是缓慢的:很难避免意外的内存读/写。 但是,如何替换嵌套的for循环? 哪种方法最好?
请注意,这是一个通用问题:下面的f
函数只是一个示例,它可能更加复杂或返回不同的对象。 我只想看看人们可以采用R来避免嵌套for循环的所有不同方法。
考虑以下示例:
al <- c(2,3,4)
bl <- c("foo", "bar")
f <- function(n, c) { #Just one simple example function, could be much more complicated
data.frame(n=n, c=c, val=n*nchar(c))
}
d <- data.frame()
for (a in al) {
for (b in bl) {
d <- rbind(d, f(a, b))
#one could undoubtedly do this a lot better
#even keeping to nested for loops
}
}
一个人可以用这种绝对可怕的方式替换它(仅作为一个粗略的例子):
eg <- expand.grid(al, bl)
d <- do.call(rbind,
lapply(1:dim(eg)[1],
function(i) {f(as.numeric(eg[i,1]), as.character(eg[i, 2]))}
)
)
或使用library(purrr)
,它的library(purrr)
:
d <- map_dfr(bl, function(b) map2_dfr(al, b, f))
...有无数种不同的方法。 哪一个最简单,哪一个最快?
只需使用expand.grid
和nchar
向量化。 不需要for
或apply
循环:
eg <- expand.grid(c=bl, n=al, stringsAsFactors = FALSE)
eg$val <- eg$n * nchar(eg$c)
# RE-ORDER COLUMNS
eg <- eg[c("n", "c", "val")]
或单行transform
:
eg <- transform(expand.grid(c=bl, n=al, stringsAsFactors = FALSE),
val=n * nchar(c))[c("n", "c", "val")]
并且如果在f函数中设置stringsAsFactors = FALSE
:
f <- function(n, c) {
data.frame(n=n, c=c, val=n*nchar(c), stringsAsFactors = FALSE)
}
输出等效于for
循环数据帧:
all.equal(d, eg)
# [1] TRUE
n=rep(al,length(bl));e=rep(bl,length(al))
> cbind.data.frame(n,c=e,val=mapply(function(x,y)x*nchar(y),n,e))
n c val
1 2 foo 6
2 3 bar 9
3 4 foo 12
4 2 bar 6
5 3 foo 9
6 4 bar 12
要么:
n=rep(al,length(bl));e=rep(bl,length(al))
cbind.data.frame(n,c=e,val=c(outer(al,bl,function(x,y)x*nchar(y))))
n c val
1 2 foo 6
2 3 bar 9
3 4 foo 12
4 2 bar 6
5 3 foo 9
6 4 bar 12
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