如何优化 R 中的循环搜索？

Question

我正在尝试使用 R 中的循环扫描数据集，以查看数据子集中的数据点是否满足某些规则，此处粘贴示例：

loop.ward <- 1
loop.control.chart <- 1
while (loop.ward <= length(unique(control.chart[,"ward"])))
{
   loop.weekly.count <- 3
   while (loop.weekly.count <= nrow(control.chart[control.chart[,"ward"]==unique(control.chart[,"ward"])[loop.ward] ,]))
   {
      temp <- control.chart[control.chart[,"ward"]==unique(control.chart[,"ward"])[loop.ward] ,][(loop.weekly.count-2):(loop.weekly.count),]
      if (nrow(temp[temp["UWL.out"]==1,])>=2 | nrow(temp[temp["LWL.out"]==1,])>=2)
      {
         control.chart[control.chart[,"ward"]==unique(control.chart[,"ward"])[loop.ward],][(loop.weekly.count),"rules.violated"] <- 2
      }
      loop.control.chart <- loop.control.chart + 1
      loop.weekly.count <- loop.weekly.count + 1
   }
   loop.ward <- loop.ward + 1
}

代码正在做我需要的事情，但是速度很慢（我总共有大约 7000 个数据点用于所有病房（即 max(loop.control.chart) = 7000）和 4 条规则来进行扫描，我花了 10 分钟才完成一轮。

无论如何我都想不到优化它（我想到了tapply，但不知道如何实现它），有什么建议吗？

谢谢！

（还有一个小问题，这里的代码对你来说可读吗？）

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更新

附上部分数据here供大家参考。

Answer 1

您能否提供数据样本？很难从你给出的结构中推测出结构。我认为plyr 可能会有所帮助，但如果没有示例数据，我就不能说得更具体了。

代码不是那么可读。我理解你在做什么，但它似乎不必要地冗长。它也似乎基于您所做的一些事情，特别是 if 条件。重复代码也不少。

我并不是说要苛刻，因为我确信从您的角度来看，代码非常有意义，也许通过示例数据看起来会更清晰。