使用逻辑 OR 组合列表中的逻辑向量

Question

问题

如何使用元素比较与逻辑OR (|) 有效地组合列表中的逻辑向量。结果应该是与输入向量长度相同的逻辑向量。如果任意个输入值为TRUE，则结果为TRUE，否则结果为FALSE。

示例

我有一个 opts 列表，其中包含一组相同长度的逻辑向量。

> str(opts)
List of 5
 $ option1: logi [1:608247] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
 $ option2: logi [1:608247] FALSE TRUE  FALSE TRUE  TRUE  TRUE  ...
 $ option3: logi [1:608247] FALSE TRUE  FALSE FALSE TRUE  FALSE ...
 $ option4: logi [1:608247] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...

我想要这样的结果：

logi [1:608247] FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE ...

因此，结果的第一个值FALSE 是因为否 TRUE 在列表的所有向量的第一个位置。结果的第二个值 TRUE 是因为向量的第二个位置有两个（至少一个，any）TRUE。

我可以将我的数据结构更改为 matrix 或 data.frame 或其他更好的东西，我只是从 lapply 得到这个。

Answer 1

使用 pmap() 和 any() 的解决方案，以及一些额外的基准测试

我也喜欢使用purrrs pmap，作为按行操作的一般方法。
pmap 绝对不是最快的，如下面的基准测试所示（未矢量化为 Reduce() 或 reduce() 或 rowSums()），但我发现它非常通用且一致。 在这种情况下，您可以将其与any 一起使用，这比嵌套/顺序| 更快，对我来说更直观。

library(purrr)
opts%>%pmap_lgl(., any)

purrrs 版本的Reduce()，reduce()，类似于@Ricardo Saporta 的答案，但保持了我们在 purrr 中看到的语法的一致性：

library(purrr)
opts%>%reduce(., `|`)

我也做了一些基准测试。

microbenchmark(Reduce("|",opts),
               Reduce(any, opts),
               rowSums(do.call(cbind, opts)) > 0,
               apply(as.data.frame(opts),1,any),
               pmap_lgl(opts, any),
               reduce(opts, any),
               reduce(opts, `|`)
               )

Unit: microseconds
                               expr      min         lq        mean     median         uq        max neval
                  Reduce("|", opts)   40.303    59.3935    87.71092    77.5005   107.3490    461.228   100
                  Reduce(any, opts)    8.576    15.6625    29.48404    23.6775    31.9965    185.628   100
  rowSums(do.call(cbind, opts)) > 0   70.458    94.8565   133.39620   130.3765   154.3775    675.701   100
 apply(as.data.frame(opts), 1, any) 2580.162  3642.5935  4848.82291  4725.7095  5476.0935  19805.711   100
                pmap_lgl(opts, any) 7420.634 11071.3780 14972.01035 13362.0735 14820.2190 164536.018   100
                  reduce(opts, any)  229.924   388.0765   515.31035   524.9820   629.1945   1052.248   100
                  reduce(opts, `|`)  277.262   485.9855   688.35137   699.9830   790.6440   1717.872   100

基准测试清楚地表明 Reduce() 是最快的 Reduce>rowSums+cbind>reduce>apply>pmap_lgl 和 any>"|"

Answer 2

如果所有列表的长度相同，则可以将其强制转换为数据框，然后使用any：

apply(data.frame(opts),1,any)

编辑：虽然我认为这可能会很快，因为它避免了cbind，但根据我的基准测试，事实证明这是三个解决方案中最慢的：

set.seed(123)
opts = as.list(as.data.frame(matrix(sample(c(TRUE, FALSE), 10000, replace=TRUE), nrow=1000)))

require(microbenchmark)
microbenchmark(Reduce("|",opts),rowSums(do.call(cbind, opts)) > 0,
               apply(as.data.frame(opts),1,any))


Unit: microseconds
                               expr      min        lq   median        uq
                  Reduce("|", opts)   99.200  101.0780  106.596  110.3725
  rowSums(do.call(cbind, opts)) > 0  209.326  211.9665  217.329  224.0505
 apply(as.data.frame(opts), 1, any) 4130.429 4245.7380 4308.054 4438.2485
     max neval
  120.63   100
  237.19   100
 6949.19   100

Answer 3

Reduce 怎么样：

Reduce("&", opts)
Reduce("|", opts)

Answer 4

你可以这样做：

(rowSums(do.call(cbind, opts)) > 0)

例如：

opts = as.list(as.data.frame(matrix(sample(c(TRUE, FALSE), 10000, replace=TRUE), nrow=1000)))
str(opts)

do.call(cbind, opts) 创建一个 1000x10 的 TRUE 和 FALSE 矩阵：

dim(do.call(cbind, opts))
# [1] 1000   10
head(do.call(cbind, opts))
#        V1    V2    V3    V4    V5    V6    V7    V8    V9   V10
#[1,]  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
#[2,] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE
#[3,] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
#[4,] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE
#[5,] FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE
#[6,] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

rowSums 将创建一个向量，显示每行中 TRUE 值的数量：在该行总和大于 0 的任何情况下，逻辑或返回 TRUE。