优化R函数，将新列添加到data.frame

Question

我有一个目前已在功能模型中编程的函数，或者想加快它的运行速度，也许可以按照R的精神来解决更多问题。我有一个data.frame，并希望根据每个地方的信息添加一个列条目取决于两行。 目前，其外观如下：

faultFinging <- function(heartData){
    if(heartData$Pulse[[1]] == 0){
        Group <- 0
    }
    else{
        Group <- 1
    }
    for(i in seq(2, length(heartData$Pulse), 1)){
        if(heartData$Pulse[[i-1]] != 0 
            && heartData$Pulse[[i]] != 0
            && abs(heartData$Pulse[[i-1]] - heartData$Pulse[[i]])<20){
            Group[[i]] <- 1
        }
        else{
            if(heartData$Pulse[[i-1]] == 0 && heartData$Pulse[[i]] != 0){
                Group[[i]] <- 1
            }
            else{
                Group[[i]] <- 0
            }
        }
    }
    Pulse<-heartData$Pulse
    Time<-heartData$Time
    return(data.frame(Time,Pulse,Group))
}

Answer 1

没有示例数据，我无法测试这一点，但这是一般的想法。 您可以通过使用&和|来完全避免for()循环| 是&&和||向量化版本 。 另外，如果只有一个值（真或假），则无需if-else语句。

faultFinging <- function(heartData){
    Group <- as.numeric(c(heartData$Pulse[1] != 0,
      (heartData$Pulse[-nrow(heartData)] != 0 
        & heartData$Pulse[-1] != 0
        & abs(heartData$Pulse[-nrow(heartData)] - heartData$Pulse[-1])<20) |
      (heartData$Pulse[-nrow(heartData)] == 0 & heartData$Pulse[-1] != 0)))
    return(cbind(heartData, Group))
}

将as.numeric()放在索引周围会将TRUE设置为1，将FALSE设置为0。

Answer 2

可以通过将程序分为两部分来以更向量的方式完成此操作：首先，该函数需要两个时间样本并确定它们是否满足您的脉冲规范：

isPulse <- function(previous, current)
{ 
  (previous != 0 & current !=0 & (abs(previous-current) < 20)) |
  (previous == 0 & current !=0)
}

注意使用矢量| 代替布尔|| 。

然后调用它，提供两个向量流“上一个”和“当前”偏移适当的延迟，在您的情况下为1：

delay <- 1
samples = length(heartData$pulse)

isPulse(heartData$pulse[-(samples-(1:delay))], heartData$pulse[-(1:delay)])

让我们对一些虚构数据进行尝试：

sampleData = c(1,0,1,1,4,25,2,0,25,0)
heartData = data.frame(pulse=sampleData)
result = isPulse(heartData$pulse[-(samples-(1:delay))], heartData$pulse[-(1:delay)])

请注意，对于前一个流，代码heartData$pulse[-(samples-(1:delay))]从结尾处修剪delay样本，而heartData$pulse[-(1:delay)]从开始处修剪delay样本，用于当前流。

手动执行，结果应该是（使用F表示false，使用T表示true）

F,T,T,T,F,F,F,T,F

通过运行它，我们发现它们是！：

> print(result)
FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE

成功！

由于您希望将它们作为一列绑定回原始数据集中，因此应注意，新数组的delay元素比原始数据短，因此您需要在开始时使用延迟FALSE元素进行填充。 您可能还希望根据数据将其转换为0,1：

resultPadded <- c(rep(FALSE,delay), result)
heartData$result = ifelse(resultPadded, 1, 0)

这使

> heartData
   pulse result
1      1      0
2      0      0
3      1      1
4      1      1
5      4      1
6     25      0
7      2      0
8      0      0
9     25      1
10     0      0