替換R中的嵌套for循環的最佳方法

Question

R中的for循環通常被認為是緩慢的：很難避免意外的內存讀/寫。 但是，如何替換嵌套的for循環？ 哪種方法最好？

請注意，這是一個通用問題：下面的f函數只是一個示例，它可能更加復雜或返回不同的對象。 我只想看看人們可以采用R來避免嵌套for循環的所有不同方法。

考慮以下示例：

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
    }
}

一個人可以用這種絕對可怕的方式替換它（僅作為一個粗略的例子）：

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))

...有無數種不同的方法。 哪一個最簡單，哪一個最快？

這是筆記本電腦上以前三種方法的性能的快速評估：

Answer 1

只需使用expand.grid和nchar向量化。 不需要for或apply循環：

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")]

或單行transform ：

eg <- transform(expand.grid(c=bl, n=al, stringsAsFactors = FALSE),
                val=n * nchar(c))[c("n", "c", "val")]

---

並且如果在f函數中設置stringsAsFactors = FALSE ：

f <- function(n, c) {
  data.frame(n=n, c=c, val=n*nchar(c), stringsAsFactors = FALSE)
}

輸出等效於for循環數據幀：

all.equal(d, eg)
# [1] TRUE

Answer 2

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