【发布时间】:2017-09-14 16:05:56
【问题描述】:
我有一个包含起点-终点流的 data.frame:
#od flows data.frame with trips per year as flows
set.seed(123)
origin <- c(rep(1,3),rep(2,3),rep(3,3))
destination <- c(rep(1:3,3))
flow <- c(runif(9, min=0, max=1000))
od_flows <- data.frame(origin,destination,flow)
# od matrix with all possible origins and destinations
od_flows_all_combos <- matrix(0,10,10)
od_flows
od_flows_all_combos
> od_flows
origin destination flow
1 1 1 287.5775
2 1 2 788.3051
3 1 3 408.9769
4 2 1 883.0174
5 2 2 940.4673
6 2 3 45.5565
7 3 1 528.1055
8 3 2 892.4190
9 3 3 551.4350
> od_flows_all_combos
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[2,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[3,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[4,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[5,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[6,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[7,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[8,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[9,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[10,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
我想用 od_flows data.frame 的值更新 od_flows_all_combos 矩阵,使原始值(df)等于列数(矩阵)和目标值(df)等于矩阵中的行。例如:
为 df 中的所有行更新 od_flows_all_combos[1,1] 为 287.5775 等等。
我想按行“循环”data.frame od_flows,从而使用应用函数。这只是一个例子。我的实际 od_flow data.frame 有暗淡(1'200'000 x 3)和矩阵(2886x2886)。所以我需要一种有效的方法来解决这个问题。
我的第一个方法是这样的:
for(i in 1:nrow(od_flows)){
od_flows_all_combos[rownames(od_flows_all_combos)==od_flows[i,2],colnames(od_flows_all_combos)==od_flows[i,1]] <- od_flows[i,3]
}
计算尚未结束...
有人可以帮助我使用应用功能解决问题吗?
谢谢!
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