提高循环的运行时间

Question

我正在尝试提高以下进程的计算效率。我已经创建了使用数据进行审查的玩具示例。第一种方法的运行时间是第二种方法的一半。

如何改进第一种方法的运行时间？

library(sqldf)
id = c(1,1,1,1,2,2,2,5,5,5,5,5,5)
qn = c(0,0,1,1,0,1,0,0,0,1,0,1,0)
d = data.frame(cbind(id,qn))
names(d) = c("id", "qn")

un = unique(d$id)
holder = matrix(0,length(un), 1)
counter = 0

x = proc.time()

for (i in un)
{
  z = head(which(d[d$id == i,]$qn==1),1)
  counter = counter + 1
  holder[counter,] = z
}

proc.time() - x
f = sqldf("select id, count(qn) from d group by id", drv = 'SQLite')
f = cbind(f,holder)
#################################
un = unique(d$id)
holder = matrix(0,length(un), 1)
counter = 0

x = proc.time()

for (i in 1:length(un))
{
  y = paste("select * from d where id = ", un[i])
  y = sqldf(y, drv = 'SQLite')
  y = min(which(y$qn==1))
  counter = counter + 1
  holder[counter,] = y
}

proc.time() - x
f = sqldf("select id, count(qn) from d group by id", drv = 'SQLite')
f = cbind(f,holder)

我正在尝试为每个 id 计算 1 的第一个实例。

预期输出：

# id first
# 1:  1     3
# 2:  2     2
# 3:  5     3

Answer 1

我们也可以使用data.table

library(data.table)
setDT(d)[, list(first= which.max(qn)) , id]

Answer 2

您可以在没有sqldf 的情况下使用dplyr 来做到这一点

library(dplyr)
d %>% 
    group_by(id) %>% 
    summarize(first=first(which(qn==1)))

Answer 3

1) 在 lapply 中使用 sqldf：

do.call(rbind,
        lapply(split(d, id), function(i)
          sqldf("SELECT id, min(rowid) AS first
                 FROM (SELECT rowid, *
                       FROM i) AS x
                 WHERE qn = 1"))
        )

##   id first
## 1  1     3
## 2  2     2
## 5  5     3

2) 或者对于纯 SQL 解决方案，从每组的第一个 qn=1 的 rowid 中减去每组第一行的 rowid 并加 1：

sqldf("select id, min_row1 - min_row + 1 first 
       from (select id, min(rowid) min_row 
             from d 
             group by id)
       join (select id, min(rowid) min_row1 
             from d where qn = 1 
             group by id) using (id)")


##   id first
## 1  1     3
## 2  2     2
## 3  5     3

3) 或者对于另一种纯 SQL 解决方案，在内部选择中的 id 内创建一个序列seq，然后在 id 组中挑选出第一个具有 qn = 1 的序列：

sqldf("select id, min(seq) first 
       from (select x.id, x.qn, count() seq 
             from d x 
             join d y on x.rowid >= y.rowid and x.id = y.id 
             group by x.rowid)
       where qn = 1
       group by id")

##   id first
## 1  1     3
## 2  2     2
## 3  5     3