GNU R:Use 应用在应用上

Question

我有一个状态列表。每个列表元素都包含一天中每一分钟的传感器状态（1440 个条目，0 或 1）。该列表包含所有传感器。

例如，statuses[[3]] 给出了一个包含 1440 个条目的向量，其中包含每一分钟的所有 0 和 1。

比方说，第 800 分钟所有传感器的状态是：

sapply(statuses,'[',800)

我想获得每分钟活动传感器的数量（即显示 1 个）。我怎么做？不知怎的，必须在这个周围放另一个 sapply()...

使用 for 循环的解决方案如下所示

status_ones <- rep(0,1440)
for (k in 1:1440){
  status_ones[k] <- sum(sapply(statuses,'[',k))
}

Answer 1

在我看来有几种方法可以完成你想要的；这就是我首先想到的：由于列表中每个元素的长度相同，您可以将其视为数据框并使用 apply。我在下面使用模拟数据说明了这种方法，我认为这些数据与您对数据的描述相匹配（这将针对三个传感器的五次观察）：

set.seed(42)
statuses <- lapply(1:3, function(x) sample(0:1, 5, replace=TRUE))
statuses
# [[1]]
# [1] 1 1 0 1 1
# 
# [[2]]
# [1] 1 1 0 1 1
# 
# [[3]]
# [1] 0 1 1 0 0
status_ones <- apply(as.data.frame(statuses), 1, sum)
status_ones
# [1] 2 3 1 2 2

您可以通过这个小示例轻松地手动确认这是否给出了您想要的结果。下面您可以看到这种方法相对于 for 循环方法或在 sapply 上使用 sapply 的速度优势——我创建了一个更大的样本（三个传感器各有 1440 个观测值）并使用benchmark 查看速度差异：

library(rbenchmark)
statuses <- lapply(1:3, function(x) sample(0:1, 1440, replace=TRUE))
benchmark(apply=apply(as.data.frame(statuses), 1, sum),
          sapply=sapply(1:1440, function(x) sum(sapply(statuses, '[', x))),
          loop=for ( i in 1:1440 ) { sum(sapply(statuses, '[', i)) },
          columns=c('test', 'elapsed', 'relative', 'user.self'),
          order='relative')
    test elapsed relative user.self
1  apply   0.883    1.000     0.660
2 sapply   6.115    6.925     5.616
3   loop   6.305    7.140     5.776

GNU R:Use 应用在应用上

GNU R:Use sapply on sapply

r

lapply

sapply