r - 更快地实现对所有可能组合的过滤

Question

考虑我有一个这样的数据框，

set.seed(1)

q<-100

df <- data.frame(Var1 = round(runif(q,1,50)),
                    Var2 = round(runif(q,1,50)),
                        Var3 = round(runif(q,1,50)),
                            Var4 = round(runif(q,1,50)))
attach(df)

正如您所意识到的，q代表设置数据框中每列的长度。

我想过滤所有可能的列组合。它可以是任何东西。假设我正在寻找前两列的总和与后两列的总和的除法是否大于 1。

使用 expand.grid() 实现这一目标的一件事功能。

a <- Sys.time()

expanded <- expand.grid(Var1, Var2, Var3, Var4)

Sys.time() - a

Time difference of 8.31997 secs


expanded  <- expanded[rowSums(expanded[,1:2])/ rowSums(expanded[,3:4])>1,]

不过需要很多时间!为了让它更快，我试着用 rep.int() 来回答这个问题。函数在 this问题并设计了我自己的功能。

myexpand <- function(...) {

 sapply(list(...),function(y) rep.int(y, prod(lengths(list(...)))/length(y)))

}

但它又没有那么有希望了。与我的预期和 expand.grid 相比，需要更多时间并且，如果我设置一个更大的 q ，就变成噩梦了!

在应用 expand.grid 之前，是否有适当的方法可以通过矩阵运算更快地(1-2 秒)实现这一目标？或 myexpand .而且，我想知道使用像 R 这样的解释性语言是否是一个弱点......软件建议也是可以接受的。

Answer 1

对于此特定条件(即总和的比率 > 1)，您可能需要考虑使用 data.table包裹:

system.time({
    #generate permutations of Var1 & Var2 and Var3 & Var4
    DT12 <- DT[, CJ(Var1=Var1, Var2=Var2, unique=TRUE)][, s12 := Var1 + Var2]
    DT34 <- DT[, CJ(Var3=Var3, Var4=Var4, unique=TRUE)][, s34 := Var3 + Var4]

    #perform a non-equi join
    DT12[DT34, on=.(s12>s34), allow.cartesian=TRUE,
        .(Var1=x.Var1, Var2=x.Var2, Var3=i.Var3, Var4=i.Var4)][, s12:=NULL]
})

定时:

   user  system elapsed 
   0.02    0.06    0.08 

输出:

         Var1 Var2 Var3 Var4
      1:    2    5    2    4
      2:    4    3    2    4
      3:    5    2    2    4
      4:    2    6    2    4
      5:    4    4    2    4
     ---                    
1753416:   50   49   49   48
1753417:   50   50   49   48
1753418:   50   49   49   49
1753419:   50   50   49   49
1753420:   50   50   49   50

数据:

library(data.table)
set.seed(1)
q <- 100
DT <- data.table(Var1 = round(runif(q,1,50)),
    Var2 = round(runif(q,1,50)),
    Var3 = round(runif(q,1,50)),
    Var4 = round(runif(q,1,50)))

编辑:对于正数的总和，您可以使用以下方法(警告:它不会比使用 Rcpp 方法快)。

system.time({
    S <- DT[, .(UB=90 - Var1, C1=Var1)]
    for (k in 2:4) {
        S <- DT[S, on=paste0("Var", k, "<UB"), allow.cartesian=TRUE,
            mget(c(names(S), paste0("x.Var", k)))]
        setnames(S, paste0("x.Var", k), paste0("C", k))
        S[, UB := UB - get(paste0("C",k))]
    }
    S[, UB := NULL][rowSums(S)>30L]
})

定时:

   user  system elapsed 
   3.48    4.06    3.51 

输出，S :

> S
          C1 C2 C3 C4
       1: 14 33 14  6
       2: 14 33 14 25
       3: 14 33 14 24
       4: 14 33 14 19
       5: 14 33 14 10
      ---            
34914725: 31 39  3  8
34914726: 31 39  3  8
34914727: 31 39  3  9
34914728: 31 39  3 16
34914729: 31 39  3  8