我有一个数据框,我想在其中添加另一列,该列是涉及 3 个其他列的计算结果。我现在使用的方法似乎很慢。有没有更好的方法来做同样的事情。这是我正在使用的方法。
library(bitops)
GetRes<-function(A, B, C){
tagU <- bitShiftR((A*C), 4)
tagV <- bitShiftR(B, 2)
x<-tagU %% 2
y<-tagV %% 4
res<-(2*x + y) %% 4
return(res)
}
df <- data.frame(id=letters[1:3],val0=1:3,val1=4:6,val2=7:9)
apply(df, 1, function(x) GetRes(x[2], x[3], x[4]))
我的数据框非常大,完成这个计算需要很长时间。有人可以建议我做得更好吗?
谢谢。
最佳答案
试试 mapply
mapply(GetRes, df[,2], df[,3], df[,4])
如果您让我们知道是哪个包裹
bitShiftR
来自,我们可以在更大的数据上测试它,看看是否有任何性能提升。更新
快速基准测试显示,
mapply
速度是您的 apply
的两倍microbenchmark(apply(df[,2:4], 1, function(x) GetRes(x[1], x[2], x[3])), mapply(GetRes, df[,2], df[,3], df[,4]))
Unit: microseconds
expr min lq median uq max neval
apply(df[, 2:4], 1, function(x) GetRes(x[1], x[2], x[3])) 196.985 201.6200 206.7515 216.187 1006.775 100
mapply(GetRes, df[, 2], df[, 3], df[, 4]) 99.982 105.6105 108.7560 112.232 149.311 100
关于R:对数据框的多列进行行式计算的最快方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16184258/