如何避免函数 which() 中具有多个条件的 for 循环

Question

我有一个 25 年的数据集，看起来类似于以下内容：

        date name        value tag
1 2014-12-01    f -0.338578654  12
2 2014-12-01    a  0.323379254   4
3 2014-12-01    f  0.004163806   9
4 2014-12-01    f  1.365219477   2
5 2014-12-01    l -1.225602543   7
6 2014-12-01    d -0.308544089   9

这是复制它的方法：

set.seed(9)
date <- rep(seq(as.Date("1990-01-01"), as.Date("2015-01-1"), by="months"), each=50)
N <- length(date)
name <- sample(letters, N, replace=T)
value <- rnorm(N)
tag <- sample(c(1:50), N, replace=T)
mydata <- data.frame(date, name, value, tag)
head(mydata)

我想创建一个新矩阵来存储满足多个条件的值。例如，具有 name j 和 tag 的值的总和我。我使用两个 for 循环和 which() 函数来过滤出正确的值。像这样：

S <- matrix(data=NA, nrow=length(unique(mydata$tag)), ncol=length(unique(mydata$name)))
for(i in 1:nrow(S)){
  for (j in 1:ncol(S)){
    foo <- which(mydata$tag == unique(mydata$tag)[i] & mydata$name == unique(mydata$name)[j])
    S[i,j] <- sum(mydata$value[foo])
  }
}

这对于小数据集没问题，但对于大数据集来说太慢了。是否有可能避免 for 循环或以某种方式加快该过程？

Answer 1

您可以使用包 reshape2 中的 dcast，并使用自定义函数对您的值求和：

library(reshape2)
dcast(mydata, name~tag, value.var='value', fun.aggregate=sum)

或者简单地 xtabs，基础 R:

xtabs(value~name+tag, mydata)

一些基准：

funcPer = function(){
    S <- matrix(data=NA, nrow=length(unique(mydata$tag)), ncol=length(unique(mydata$name)))
    for(i in 1:nrow(S)){
      for (j in 1:ncol(S)){
        foo <- which(mydata$tag == unique(mydata$tag)[i] & mydata$name == unique(mydata$name)[j])
        S[i,j] <- sum(mydata$value[foo])
      }
    }
}

colonel1 = function() dcast(mydata, name~tag, value.var='value', fun.aggregate=sum)

colonel2 = function() xtabs(value~name+tag, mydata)

#> system.time(colonel1())
#  user  system elapsed 
#   0.01    0.00    0.01 
#> system.time(colonel2())
#   user  system elapsed 
#   0.05    0.00    0.05 
#> system.time(funcPer())
#   user  system elapsed 
#   4.67    0.00    4.82

如何避免函数 which() 中具有多个条件的 for 循环

How to avoid for-loops with multiple criteria in function which()

r

performance

for-loop

multiple-conditions