问题陈述
假设您有以下数据:
df <- data.frame(x = rep(0, 10),
batch = rep(1:3,c(4,2,4)))
x batch
1 0 1
2 0 1
3 0 1
4 0 1
5 0 2
6 0 2
7 0 3
8 0 3
9 0 3
10 0 3
您想要循环数据集中唯一批处理的数量,并在每个批处理内应用算法来生成 1 和 0 的向量。该算法相当长,因此为了举例,我们假设它是一个随机样本:
set.seed(2021)
for(i in seq_len(length(unique(df$batch)))){
batch_val <- d[which(df$batch == i),]$batch
#some algorithm to generate 1's and 0's, but using sample() here
out_x <- sample(c(0,1), length(batch_val), replace = T)
}
然后,您希望将 out_x
保存到 df$x
中的正确索引中。我当前的基本方法是显式指定索引:
idxb <- 1
idxe <- length(df[which(df$batch == 1),]$batch)
set.seed(2021)
for(i in seq_len(length(unique(df$batch)))){
batch_val <- d[which(df$batch == i),]$batch
#some algorithm to generate 1's and 0's, but using sample() here
out_x <- sample(c(0,1), length(batch_val), replace = T)
print(out_x)
#save output
df$x[idxb:idxe] <- out_x
#update indices
idxb <- idxb + length(out_X)
if(i < length(unique(df$batch))) {
idxe <- idxe + length(df[which(df$batch == i+1),]$batch)
}
}
输出
结果应如下所示:
x batch
1 0 1
2 1 1
3 1 1
4 0 1
5 1 2
6 1 2
7 1 3
8 0 3
9 1 3
10 1 3
其中 out_x
的每次迭代如下所示:
[1] 0 1 1 0
[1] 1 1
[1] 1 0 1 1
问题
在仍然使用基础 R 的情况下,有什么更快的方法来实现这一点?
最佳答案
使用tapply
怎么样?
out_x <- tapply(df$batch, df$batch, function(x) sample(c(0,1), length(x), replace = T))
#------
$`1`
[1] 0 1 1 1
$`2`
[1] 0 1
$`3`
[1] 1 1 1 1
然后重新分配给df
df$x <- unlist(out_x)
时序测试:
microbenchmark::microbenchmark(f_loop(), f_apply())
#---------
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
f_loop() 399.895 425.1975 442.7077 437.754 450.690 612.969 100
f_apply() 100.449 106.9185 160.5557 110.913 114.909 4867.603 100
函数定义为
f_loop <- function(){
idxb <- 1
idxe <- length(df[which(df$batch == 1),]$batch)
for(i in seq_len(length(unique(df$batch)))){
batch_val <- df[which(df$batch == i),]$batch
#some algorithm to generate 1's and 0's, but using sample() here
out_x <- sample(c(0,1), length(batch_val), replace = T)
#print(out_x)
#save output
df$x[idxb:idxe] <- out_x
#update indices
idxb <- idxb + length(out_x)
if(i < length(unique(df$batch))) {
idxe <- idxe + length(df[which(df$batch == i+1),]$batch)
}
}
return(df$x)
}
f_apply <- function() {
unlist(tapply(df$batch, df$batch, function(x) sample(c(0,1), length(x), replace = T)))
}
关于r - 如何通过索引在初始化向量中存储不同大小的 for 循环输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65798084/