加速 R for 循环以将多个变量粘贴在一起答案

【问题标题】：Speeding up an R for loop to paste multiple variables together加速 R for 循环以将多个变量粘贴在一起
【发布时间】：2018-07-12 20:03:34
【问题描述】：

我是新来的，但需要一些帮助。我有一个数据框列表，对于列表中的每个元素（即 data.frame），我想快速将数据集中的一列粘贴到同一数据集中的多个其他列，仅用句点分隔（“ 。”）。

所以如果我在数据框列表中有一组数据：

list1[[1]]

A  B  C
2  1  5
4  2  2

那么我想要以下结果：

list1[[1]]

 A    B   C
2.5  1.5  5
4.2  2.2  2

其中 C 分别粘贴到 A 和 B。然后，我希望对列表中的每个数据框都进行此操作。

我尝试了以下方法：

pasteX<-function(df) {for (i in 1:dim(df)[2]-1) {
df[,i]<-as.numeric(sprintf("%s.%s", df[,i], df$C))
}
return(df)}
list2<-lapply(list1, pasteX)

但是对于较大的矩阵和列表，这种方法非常缓慢。有什么建议可以让这段代码更快吗？谢谢！

【问题讨论】：

欢迎。理想情况下，以更易于阅读的方式提供您的数据：stackoverflow.com/questions/5963269/…
啊，谢谢你的分享……从现在开始我会更加注意我如何呈现我的数据和问题！

标签： r

【解决方案1】：

假设一切都是整数

lapply(list1, function(x){
    x[,-3] <- x[,-3] + x[,3]/10
    x})

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用Map

list1[[1]][-3] <- Map(function(x, y) as.numeric(sprintf('%s.%s', x, y)), 
                     list1[[1]][-3], list1[[1]][3])

如果有很多数据集，使用lapply循环，将前两列转换为matrix并粘贴到第三列，更新输出，并返回数据集

lapply(list1, function(x)  {
     x[1:2] <- as.numeric(sprintf('%s.%s', as.matrix(x[1:2]), x[,3]));
     x })
#[[1]]
#    A   B C
#1 2.5 1.5 5
#2 4.2 2.2 2

或者使用tidyverse

library(tidyverse)
map(list1, ~ .x %>%
               mutate_at(1:2, funs(as.numeric(sprintf('%s.%s', ., C)))))

或data.table

library(data.table)
lapply(list1,  function(x) setDT(x)[, (1:2) := 
     lapply(.SD, function(x) as.numeric(sprintf('%s.%s', x, C))) ,
             .SDcols = 1:2][])

【讨论】：

谢谢，@akrun！这很有用，我现在将尝试实现它，看看它能给我带来多大的提升。
@zeekster26 没问题。如果您正在检查基准，我还使用 data.table 方法进行了更新。请同时检查
甜蜜！非常感谢......我正在尝试一种 data.table 方法，但它有点错误。
地图解决方案是迄今为止最快的！

【解决方案3】：

试试这个：

df <- data.frame(a = c(1,2,3), b = c(3,2,1), c = c(2,1,1))


pastex <- function(x){
 m<-  sapply(df[,1:2], function(x) as.numeric(paste(x, df$c, sep = '.')))
 m <- as.data.frame(m)
 m <- cbind(m, df["c"])
 return(m)
}

mylist <- list(df1 = df, df2 = df)

lapply(mylist, pastex)

【讨论】：