R：比這個for-loop更有效的解決方案

Question

我寫了一個函數for循環，但它在數千行上很慢，我正在尋找更有效的替代方案。 提前致謝！

任務：

• 如果列a與列b匹配，則列d變為NA 。
• 如果列a與b不匹配，但b與c匹配，則列e變為NA 。

for循環：

for (i in 1:nrow(data)) {
     if (data$a[i] == data$b[i]) {data$d[i] <- NA}
     if (!(data$a[i] == data$b[i]) & data$b[i] == data$c[i])
        {data$e[i] <- NA}
}

一個例子：

a    b    c    d    e
F    G    G    1    10
F    G    F    5    10
F    F    F    2    8

會成為：

a    b    c    d    e
F    G    G    1    NA
F    G    F    5    10
F    F    F    NA    8

Answer 1

如果您擔心速度和效率，我建議使用data.table （雖然技術上按照data.frame推薦的正常data.frame矢量化可能會加快速度）

library(data.table)

DT <- fread("a    b    c    d    e
             F    G    G    1    10
             F    G    F    5    10
             F    F    F    2    8")
print(DT)
#    a b c d  e
# 1: F G G 1 10
# 2: F G F 5 10
# 3: F F F 2  8

DT[a == b, d := NA]
DT[!a == b & b == c, e := NA]

print(DT)
#    a b c  d  e
# 1: F G G  1 NA
# 2: F G F  5 10
# 3: F F F NA  8

Answer 2

假設df是你的數據：

ab <- with(df, a==b)
bc <- with(df, b==c)

df$d[ab] <- NA
df$e[!ab & bc] <- NA

這將導致

#   a b c  d  e
# 1 F G G  1 NA
# 2 F G F  5 10
# 3 F F F NA  8

Answer 3

我們可以創建一個quosure列表並對其進行評估

library(tidyverse)
qs <- setNames(quos(d*NA^(a == b), e*NA^((!(a ==b) & (b == c)))), c("d", "e"))
df1 %>%
    mutate(!!! qs)
#  a b c  d  e
#1 F G G  1 NA
#2 F G F  5 10
#3 F F F NA  8