将慢速“WHILE”循环转换为“apply”型函数答案

【问题标题】：Converting slow "WHILE" loop to "apply"-type function将慢速“WHILE”循环转换为“apply”型函数
【发布时间】：2016-06-12 18:00:25
【问题描述】：

我创建了一个在相当大的数据集上执行的 while 循环。循环是这样的：

i = 1
while(i<=m){
  Date = London.Events$start_time[i] 
  j=1
  while(j<=n){
    Hotel = London.Hotels$AS400.ID[j]
    Day.Zero[i,j] = sum(London.Bookings$No.of.Rooms[London.Bookings$Stay.Date == Date & London.Bookings$Legacy.Hotel.Code == Hotel])
  j=j+1
  }
i=i+1
}

地点：

m = 9957 #Number of Events
n = 814 #Number of Hotels

Day.Zero = as.data.frame(matrix(0, 9957, 814))

简要说明，对于日期和酒店的每个组合（从其他两个数据帧中提取），从列 London.Bookings$No.of.Rooms 产生总和并将其存入矩阵的相应行。

循环似乎运行没有错误，但是当它在 5 分钟后停止时，它仍在运行，而且还远未完成！

我想知道如何在这里使用 apply 系列函数中的一个来替代以更快地完成。

谢谢！

【问题讨论】：

示例数据集在这里会很有帮助。请看how to write a great R reproducible example

标签： r matrix while-loop apply

【解决方案1】：

大概，

xtabs(No.of.Rooms ~ Stay.Date + Legacy.Hotel, data = London.Bookings)

为您提供与您想要的类似的东西。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用库dplyr，您可以执行以下操作（假设您的输入数据框有这样的列名 - 从您的代码/问题中模糊地解释）：

library(dplyr)
London.Bookings %>% group_by(Legacy.Hotel.Code, Stay.Date) %>% summarise(Total.No.of.Rooms = sum(No.of.Rooms))

【讨论】：