使用 doParallel 而不是 apply

Using doParallel instead of apply

我正在尝试使用 doParallelfunction 应用于 data.frame 的每一行,而不是使用 apply。我早些时候在这里发布了一个关于这个的问题:

发布到我之前的问题的答案适用于我当时提供的示例,但不适用于下面的示例。在我当前的示例中,我创建了一个简单的 function,对于一个 data.frame 的每一行,只需重命名第二个 data.framecolumns。如果我不重命名 function 中第二个 data.framecolumns,那么发布到我之前的问题的答案有效。

这是第一个data.frame:

df1 <- read.table(text = '
    aa bb cc dd  ee
     1  7  8  9  10
     2 70 80 90 100
', header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

这是第二个data.frame:

df2 <- read.table(text = '
   SS TT YY UU II
    4  5  6 CH  7
   44 55 66 CH 77
', header = TRUE)

这是我的函数:

my.function1 <- function(aa, bb, cc, dd, ee) {
  colnames(df2) <- c('qqq', 'www', 'eee', 'rrr', 'ttt')
  return = list(new.df=df2)
}

apply 语句有效:

function.output <- apply(df1, 1, function(x) {my.function1(x[1], x[2], x[3], x[4], x[5])})
function.output
#[[1]]
#[[1]]$new.df
#  qqq www eee rrr ttt
#1   4   5   6  CH   7
#2  44  55  66  CH  77
#
#
#[[2]]
#[[2]]$new.df
#  qqq www eee rrr ttt
#1   4   5   6  CH   7
#2  44  55  66  CH  77

doParallel 语句不起作用:

library(doParallel)
dat1 <- df1
ncores1 <- detectCores()-5
c1 <- parallel::makeCluster(ncores1)
registerDoParallel(c1)

v1 <- foreach(i = 1:nrow(dat1)) %dopar% {
     my.function1(dat1[i,1], dat1[i,2], dat1[i,3], dat1[i,4], dat1[i,5])
}
#Error in { : task 1 failed - "object 'df2' not found"
v1
stopCluster(c1)
#Error: object 'v1' not found

如果我修改 function,使其不会重命名第二个 data.framecolumns,那么 doParallel 语句会起作用:

my.function2 <- function(aa, bb, cc, dd, ee) {
  return = list(new.df=df2)
}

dat2 <- df1
ncores2 <- detectCores()-5
c2 <- parallel::makeCluster(ncores2)
registerDoParallel(c2)

v2 <- foreach(i = 1:nrow(dat2)) %dopar% {
     my.function2(dat2[i,1], dat2[i,2], dat2[i,3], dat2[i,4], dat2[i,5])
}
v2
#[[1]]
#[[1]]$new.df
#  SS TT YY UU II
#1  4  5  6 CH  7
#2 44 55 66 CH 77
#
#
#[[2]]
#[[2]]$new.df
#  SS TT YY UU II
#1  4  5  6 CH  7
#2 44 55 66 CH 77
stopCluster(c2)

如何在重命名函数中第二个 data.framecolumns 时使 doParallel 语句起作用?

使用.export

v1 <- foreach(i = 1:nrow(dat1), .export = "df2") %dopar% {
     my.function1(dat1[i,1], dat1[i,2], dat1[i,3], dat1[i,4], dat1[i,5])
}

-输出

> v1
[[1]]
[[1]]$new.df
  qqq www eee rrr ttt
1   4   5   6  CH   7
2  44  55  66  CH  77


[[2]]
[[2]]$new.df
  qqq www eee rrr ttt
1   4   5   6  CH   7
2  44  55  66  CH  77