以下数据用于进行比较分析。我使用 apply()
编写了代码和 while()
,即使它按预期工作,我也没有成功地进一步优化它。在更大的数据集中,当前运行时间超过几个小时。
以下是小型示例数据集:
data_1
A B C D
2 1 3 2.5
data_2
P Q R S
3 2 4 5.5
数据
A B C D
1.0 0.5 1.3 1.5
1.5 1.2 5.5 3.5
1.1 0.5 1.3 1.5
1.5 1.2 5.5 3.5
1.5 1.2 5.5 3.5
1.1 0.5 1.3 1.5
1.5 1.2 5.5 3.5
1.0 0.5 1.3 1.5
代码
# Row counter
rowLine <<- 0
# Set current column to first one
columnLine <<- 1
# Preserve column header and dimensions for final data
finalData <- Data
# Find recursively
findThreshold <- function () {
if ( columnLine <= ncol(Data) ){
# Initialize row navigation to zero
rowLine <<- 1
# Navigate through rows
while (rowLine <= nrow(Data)){
# If outside threshold
if ( (Data[rowLine, columnLine] < data_1[columnLine]) |
(Data[rowLine, columnLine] > data_2[columnLine])){
finalData[rowLine, columnLine] <<- 1
} else {
finalData[rowLine, columnLine] <<- 0
}
# Increment row counter
rowLine <<- rowLine + 1
}
}
# Increment column counter
columnLine <<- columnLine + 1
}
# Apply
apply(Data, 2, function(x) findThreshold())
我也明白使用 <<-
与 loops
一起使用时是一个很大的否定递归分析如 apply()
.
请建议我如何进一步改进此逻辑,谢谢。
最佳答案
听起来像是一个简单的 Map
练习:
data.frame(Map(function(d,l,h) d < l | d > h, Data, data_1, data_2))
# A B C D
#1 TRUE TRUE TRUE TRUE
#2 TRUE FALSE TRUE FALSE
#3 TRUE TRUE TRUE TRUE
#4 TRUE FALSE TRUE FALSE
#5 TRUE FALSE TRUE FALSE
#6 TRUE TRUE TRUE TRUE
#7 TRUE FALSE TRUE FALSE
#8 TRUE TRUE TRUE TRUE
如果您想要 0/1 输出,只需将逻辑比较包装在 as.integer
中:
data.frame(Map(function(d,l,h) as.integer(d < l | d > h), Data, data_1, data_2))
如果您的数据是 matrix
对象开始,您可以使用 sweep
:
sweep(Data, 2, data_1, FUN=`<`) | sweep(Data, 2, data_2, FUN=`>`)
# A B C D
#[1,] TRUE TRUE TRUE TRUE
#[2,] TRUE FALSE TRUE FALSE
#[3,] TRUE TRUE TRUE TRUE
#[4,] TRUE FALSE TRUE FALSE
#[5,] TRUE FALSE TRUE FALSE
#[6,] TRUE TRUE TRUE TRUE
#[7,] TRUE FALSE TRUE FALSE
#[8,] TRUE TRUE TRUE TRUE
关于r - 优化 R 中的 Apply() While(),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44959588/