【发布时间】:2021-07-02 08:42:20
【问题描述】:
我正在尝试并行化一个嵌套循环,在该循环中,我在其中的每个国家 (v5) 内的两个数据集之间替换公共变量 (changevars),每个观察都使用其 id (v3)。我必须使用国家+id,因为国家之间的 id 是重复的。
我的循环代码是:
for (var in changevars) {
print(var)
for (i in unique(int2006$v5)) {
print(i)
for (id in unique(int2006$v3)) {
x2006r[x2006r$v5 == i & x2006r$v3 == id, var] <- int2006[int2006$v5 == i & int2006$v3 == id, var]
}
}
}
我想并行化它。
虽然有效,但速度确实很慢。而且我不明白从for 更改为foreach 循环和dopar 背后的逻辑。我试图理解其他答案,但我的尝试都失败了。
数据集的可重现示例:
- 源数据集
> dput(int2006)
structure(list(v3 = c(10001, 10002, 10003, 10004, 10005, 10006,
10007, 10008, 10009, 10010, 10011, 10012, 10013, 10014, 10015,
10016, 10017, 10018, 10019, 10020), v5 = c(36, 36, 36, 36, 36,
36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36),
v7 = c(3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606,
3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606, 3606,
3606), v8 = c(1, 1, 2, 1, NA, NA, 1, 2, 2, 2, NA, 2, 2, 1,
1, 1, 2, 2, 1, 2), v9 = c(NA, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 4, 1,
NA, 1, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2)), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")
- 目标数据集(应将 1 的单元格复制到的数据集):
> dput(x2006r)
structure(list(v3 = c(10001, 10002, 10003, 10004, 10005, 10006,
10007, 10008, 10009, 10010, 10011, 10012, 10013, 10014, 10015,
10016, 10017, 10018, 10019, 10020), v5 = c(36, 36, 36, 36, 36,
36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36),
v7 = c("3606", "3606", "3606", "3606", "3606", "3606", "3606",
"3606", "3606", "3606", "3606", "3606", "3606", "3606", "3606",
"3606", "3606", "3606", "3606", "3606"), v8 = c(1, 1, 2,
1, NA, NA, 1, 2, 2, 2, NA, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2), v9 = c(NA,
2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 4, 1, NA, 1, NA, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2
)), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")
- 要迭代的变量
changevars <- c("v7","v8","v9")
有人可以帮助我吗?我真的被困住了。另外,我不确定并行化这个循环是否会帮助我提高速度。
非常感谢!
【问题讨论】:
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嗨,你能为你的数据集格式提供一个最小的可复制示例吗?见这里stackoverflow.com/questions/5963269/…
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当然。添加。谢谢!
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谢谢,但是 changevars 是什么?也请在未来的时间包括更小的和易于理解的例子。太大的数据集可能更难查看...
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你添加的不是一个最小的例子。如果我们能够更轻松地找出您想要完成的工作,我们将更容易帮助您进行调试。尽量保持
reprex中的数据尽可能小(比如,只有你绝对需要的尽可能多的行和列) -
此外,由于
"cumulation"不在一个数据集中 (int2006a),因此我们无法重现您想要的内容。
标签: r dataframe parallel-processing doparallel