将每行值更改为 rowsum-1 的更快代码,其中值为 1

Faster code for changing values per row to rowsum-1 where value is 1

在 R 中,我有一个带有采样位置和条目的大型数据框(23344 行 x 89 列)。

value 1 表示:在此采样位置找到对象 值 0 表示:未找到此采样位置的对象

要计算每个采样位置(节点)degrees/connections,每行,得到rowsum-1(因为这等于度数)并将该行中的 1 更改为该值。 此后,我可以获得 colSum() 来计算每个样本位置的总度数。

我的数据框的可重现示例:

loc1 <- c(1,0,1)
loc2 <- c(0,1,1)
loc3 <- c(1,1,0)
loc4 <- c(1,1,0)
loc5 <- c(0,1,0)
df <- data.frame(loc1, loc2, loc3, loc4, loc5)

#    loc1 loc2 loc3 loc4 loc5
# 1  1    0    1    1     0               
# 2  0    1    1    1     1 
# 3  1    1    0    0     0

所需的输出如下所示

#    loc1 loc2 loc3 loc4 loc5
# 1  2    0    2    2     0              #rowsum = 3 so change values>1 to 2
# 2  0    3    3    3     3              #rowsum = 4 so change values>1 to 3
# 3  1    1    0    0     0              #rowsum = 2 so change/keep values>1 to 1

我有可用的代码,但速度很慢(包含 for 循环)那么有 better/faster 方法可以做到这一点吗?我知道函数 rowSums() 可能是解决方案的一部分。

我目前的代码如下:

for (r in 1:nrow(df)){
    df[r, df[r,] == 1] <- sum(df[r,]) - 1}

degrees_per_sample <- colSums(df)

您可以尝试在数据框上使用 ifelse()

df[] <- ifelse(df == 1, rowSums(df) - 1, 0)

给出:

  loc1 loc2 loc3 loc4 loc5
1    2    0    2    2    0
2    0    3    3    3    3
3    1    1    0    0    0

您可以使用:

df[] <- +(df > 0) * (rowSums(df) - 1)
df

#  loc1 loc2 loc3 loc4 loc5
#1    2    0    2    2    0
#2    0    3    3    3    3
#3    1    1    0    0    0

认为对于这些东西使用矩阵而不是 data.frames 的好处可能有趣

set.seed(1)
df = as.data.frame(matrix(rbinom(23344*89,1, 0.5), ncol=89))
m = as.matrix(df) # deliberately did the coercion outside the benchmark

all.equal(as.data.frame(ifelse(df == 1, rowSums(df) - 1, 0)), df* (rowSums(df) - 1))

microbenchmark::microbenchmark(
  a = {ifelse(df == 1, rowSums(df) - 1, 0)},
  b = {df* (rowSums(df) - 1)},
  c = {m* (rowSums(m) - 1)}
)
# Unit: milliseconds
#  expr       min        lq      mean   median        uq      max neval cld
#     a 112.29431 142.70233 165.39007 149.7674 157.63988 304.6195   100  b 
#     b 193.05255 222.24858 245.57206 228.2012 236.38952 402.2677   100   c
#     c  18.49041  26.92273  33.77159  27.3092  27.80769 181.4236   100 a  

**结果类存在差异,会影响时间。