有没有一种方法可以提高R中for循环的性能？
我有一个数据集，它的观测量略多于132万。我试图在dataset中添加一个"growth.factor“列，该列从另一个名为"cat.growth”的数据集( 44x8 )中设置一个给定的县值和分类。
我需要运行以下352次代码--更改县名和分类名--以获得我想要的结果(44个县，8个不同的分类)：
parcel.data.1$growth.factor <- ifelse(parcel.data.1$classification == "Ag" & parcel.data.1$county == "Ada", 1 + cat.growth["Ada","Ag"], parcel.data.1$growth.factor)如果我这样做，运行大约需要16.7秒。但是它需要352行代码。使用这个for循环，我可以在4行代码中实现相同的目标：
for (x in parcel.data.1) {
for (y in parcel.data.1$classification) {
parcel.data.1$growth.factor <- ifelse(parcel.data.1$classification == y & parcel.data.1$county == x, 1 + cat.growth[x,y], parcel.data.1$growth.factor)
}}但是当我运行它时，我甚至无法完成它( 12分钟后我就放弃了)。我尝试使用我的Mac中的所有核心，使用：
library(foreach)
library(doSNOW)
c1 <- makeCluster(8, type = "SOCK")
registerDoSNOW(c1)但这没什么用。我看过所有关于慢循环的博客和其他帖子，但是我的代码只是一行，所以在其他建议中我没有看到任何适用于更快的东西。
任何帮助使这个循环在不到一分钟内运行将是非常感谢的。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2020-08-11 12:27:51
正如其他人所指出的，您不应该使用循环。但你的问题似乎是“为什么这个循环要花这么长时间？”
答案是，您似乎正在遍历parcel.data.1$county的所有136万元素和parcel.data.1$classification的所有136万元素。这意味着您的循环正在计算ifelse() 1360000^2次数，而不是352次。
如果要使用循环，那么对每个列的唯一元素进行循环，这些元素由cat.growth的行名和列名提供。
for (x in rownames(cat.growth)) { # loop over counties
for (y in colnames(cat.growth)) { # loop over classifications
...
}
}这个循环相当于352行代码的原始脚本，因此它应该有大约16秒的运行时间。
注意，如果您还不知道这两个向量的唯一元素，那么您可以使用unique()来找到它们。
Stack Overflow用户
发布于 2020-08-11 11:53:37
这似乎是创建联接的原因，而dplyr包正是您想要的。
我没有你的数据，但基于你的代码，我组装了一些简单的假数据，看起来像你的结构一样。
df1 <- data.frame(x = c("Ag", "Ag", "Be", "Be", "Mo", "Mo"),
y = c("A", "B", "A", "B", "A", "B"))
df2 <- data.frame(x = c("Ag", "Be", "Mo"),
A = c(1, 2, 3),
B = c(4, 5, 6))
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
inner_join(df2 %>% pivot_longer(cols = c(A, B), names_to = "y")) %>%
mutate(value = value + 1)
Joining, by = c("x", "y")
x y value
1 Ag A 2
2 Ag B 5
3 Be A 3
4 Be B 6
5 Mo A 4
6 Mo B 7Stack Overflow用户
发布于 2020-08-11 11:56:59
这个循环可能不是最好的方法。一个备选方案可以是将cat.growth数据(44x8)重塑为具有县、分类和增长因子(即352x3)变量的data.frame，然后在此和原始数据帧上使用“合并”。
为了说明我的意思(基于我对您的数据的理解)：
cat.growth <- as.data.frame(matrix(nrow = 44, ncol = 8,
dimnames = list(1:44, letters[1:8]),
data = rnorm(44*8)))
parcel.data <- data.frame(county = sample(1:44, 1e06, replace = TRUE),
classification = sample(letters[1:8], 1e06, replace = TRUE))
cat.growthL = reshape(cat.growth, direction = "long",
idvar = "county",
ids = rownames(cat.growth),
varying = 1:8,
times = colnames(cat.growth),
timevar = "classification",
v.names = "growth.factor")
parcel.data2 = merge(parcel.data, cat.growthL)https://stackoverflow.com/questions/63364710
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