根据不同条件分配评级的加速循环答案

【问题标题】：Speed up loop for assigning ratings based on different conditions根据不同条件分配评级的加速循环
【发布时间】：2012-06-21 13:37:36
【问题描述】：

我希望加快循环，根据不同的条件为行分配评级。根据不同的条件分配六个不同的等级（0 到 5）。我尝试使用带有每个条件的 if 语句的 for 循环来执行此操作，但是要经过数百万行，这确实是没有选择的。我什至不知道花了多长时间才完成。在我手动停止它之前它已经运行了几个小时。

规则是：

Rating 0: if df$Bounce >= 75 and df$time<10 and df$view<1
Rating 1: if df$Bounce >= 75 or df$Assist<1
Rating 2: if df$Bounce < 75 and df$Assist<2
Rating 3: if df$Bounce < 75 and df$Assist<3
Rating 4: if df$Bounce < 75 and df$Assist<=4
Rating 5: if df$Bounce < 75 and df$Assist>=5

我的脚本中有更多这些“慢”语句，所以这个问题的答案将加快很多进程！

一个小的示例数据集

tc <- textConnection('
belongID   uniqID   Bounce     Assist   time   view    
   1           101     90       10       7       0      
   1           102     75        0       8      10
   2           103     10       30       4       2
   2           104     50        3       1      10
   2           105     74        2       5       4
   3           106      5        1       2       8  ')

df <- read.table(tc,header=TRUE)

结果应该产生相同的数据集，其中包含一个新列 Rating 和根据规则的评级：

belongID   uniqID   Bounce     Assist   time   view     Rating    
   1           101     90       10       7       0       0
   1           102     75        0       8      10       1
   2           103     10       30       4       2       5
   2           104     50        3       1      10       4
   2           105     74        2       5       4       3
   3           106      5        1       2       8       2

编辑：更改等级 1 条件！

【问题讨论】：

您是否为每种情况实现了单独的if 语句，例如if (df$Bounce >= 75 && df$time < 10 && df$view < 1) df$rating = 0; else if ... 或者你做了类似决策树的东西：if (df$Bounce >= 75) { if (df$time < 10 && df$view < 1) df$rating = 0; else if (df$Assist < 1) df$rating = 1; } else { ... }？
我是第一个！ - 还编辑了评分 1 条件

标签： performance r loops

【解决方案1】：

这是一个函数中的简单算法，可以满足您的要求。由于这仅包含三个规则，因此应该非常快。（不过，我隐含假设Assist 始终是整数。）

rating <- function(Bounce, Assist, time, view){
  x <- pmin(5, Assist + 1)
  x[Bounce >= 75 & time<10 & view<1] <- 0
  x[Bounce >= 75 & Assist < 1] <- 1
  x
}

within(df, rating <- rating(Bounce, Assist, time, view))

  belongID uniqID Bounce Assist time view rating
1        1    101     90     10    7    0      0
2        1    102     75      0    8   10      1
3        2    103     10     30    4    2      5
4        2    104     50      3    1   10      4
5        2    105     74      2    5    4      3
6        3    106      5      1    2    8      2

【讨论】：

我真的很喜欢这个解决方案，但我确实有一个问题。对于等级 4 的条件是：等级 4: if df$Bounce = 75 |辅助
不能只用x <- pmin(5, Assist) 和x[Bounce >= 75 | Assist < 1] <- 1 使其与编辑的等级1 条件和等级4 条件的错误处理兼容吗？我不知道+1 最初的用途是什么？
辅助值也可以是浮点数。还有像pmin这样的方法吗？
@MaxvanderHeijden Assist + 1 只是反映了< 条件，从而使您的评分和辅助失步了1。pmin() 适用于浮点值。我关于整数值的观点很明显，如果Assist 的值（例如）3.5，我的简化算法将不起作用。

【解决方案2】：

不要使用循环：

df$rating <- 999

df[df$Bounce >= 75 & df$time < 10 & df$view<1, "rating"] <- 0
df[df$Bounce >= 75 & df$Assist < 1 & df$rating == 999, "rating"] <- 1
df[df$Bounce < 75 & df$Assist < 2 & df$rating == 999, "rating"] <- 2
df[df$Bounce < 75 & df$Assist < 3  & df$rating == 999, "rating"] <- 3
df[df$Bounce < 75 & df$Assist <= 4  & df$rating == 999, "rating"] <- 4
df[df$Bounce < 75 & df$Assist >= 5 & df$rating == 999, "rating"] <- 5

rating == 999 检查是必需的，因为您的规则不是互斥的。如果它们应该是，那么您的逻辑就有错误。否则，这将确保没有规则覆盖之前的规则。

【讨论】：

【解决方案3】：

试试

dumfun<-function(w,x,y,z){
if(w>=75&&x<10&&y<1){return(0)}
if(w>=75&&z<1){return(1)}
if(w<75&&z<2){return(2)}
if(w<75&&z<3){return(3)}
if(w<75&&z<5){return(4)}
if(w<75&&z>5){return(5)}
}

df$Rating<-mapply(dumfun,df$Bounce,df$time,df$view,df$Assist)

【讨论】：