在 R 中优化 Apply() While()

Question

以下数据用于进行比较分析。我使用apply() 和while() 编写了代码，尽管它按预期工作，但我还没有成功地进一步优化它。在较大的数据集中，当前运行时间超过几个小时。

以下是小示例数据集：

data_1

A B C D
2 1 3 2.5

data_2

P Q R S
3 2 4 5.5

数据

 A   B   C   D
1.0 0.5 1.3 1.5
1.5 1.2 5.5 3.5
1.1 0.5 1.3 1.5
1.5 1.2 5.5 3.5
1.5 1.2 5.5 3.5
1.1 0.5 1.3 1.5
1.5 1.2 5.5 3.5
1.0 0.5 1.3 1.5

代码

# Row counter 
rowLine <<- 0

# Set current column to first one
columnLine <<- 1

# Preserve column header and dimensions for final data
finalData <- Data

# Find recursively
findThreshold <- function () {

  if ( columnLine <= ncol(Data) ){

    # Initialize row navigation to zero
    rowLine  <<- 1

    # Navigate through rows
    while (rowLine <= nrow(Data)){

      # If outside threshold
      if ( (Data[rowLine, columnLine] < data_1[columnLine]) |
           (Data[rowLine, columnLine] > data_2[columnLine])){

        finalData[rowLine, columnLine] <<- 1

      } else {

        finalData[rowLine, columnLine] <<- 0

      }

      # Increment row counter
      rowLine <<- rowLine + 1

    }
  }

  # Increment column counter
  columnLine <<- columnLine + 1

}

# Apply
apply(Data, 2, function(x) findThreshold())

我也明白使用<<- 与loops 和像apply() 这样的递归分析一起使用是一个很大的问题。

请建议我如何进一步改进此逻辑，谢谢。

Answer 1

听起来像是一个简单的Map 练习：

data.frame(Map(function(d,l,h) d < l | d > h, Data, data_1, data_2))
#     A     B    C     D
#1 TRUE  TRUE TRUE  TRUE
#2 TRUE FALSE TRUE FALSE
#3 TRUE  TRUE TRUE  TRUE
#4 TRUE FALSE TRUE FALSE
#5 TRUE FALSE TRUE FALSE
#6 TRUE  TRUE TRUE  TRUE
#7 TRUE FALSE TRUE FALSE
#8 TRUE  TRUE TRUE  TRUE

如果您想要 0/1 输出，只需将逻辑比较包装在 as.integer 中即可：

data.frame(Map(function(d,l,h) as.integer(d < l | d > h), Data, data_1, data_2))

如果您的数据是matrix 对象开始，您可以使用sweep：

sweep(Data, 2, data_1, FUN=`<`) | sweep(Data, 2, data_2, FUN=`>`)
#        A     B    C     D
#[1,] TRUE  TRUE TRUE  TRUE
#[2,] TRUE FALSE TRUE FALSE
#[3,] TRUE  TRUE TRUE  TRUE
#[4,] TRUE FALSE TRUE FALSE
#[5,] TRUE FALSE TRUE FALSE
#[6,] TRUE  TRUE TRUE  TRUE
#[7,] TRUE FALSE TRUE FALSE
#[8,] TRUE  TRUE TRUE  TRUE