【发布时间】：2018-03-14 18:30:32
【问题描述】：
我正在处理相当大的数据集，其中我使用一个 for 循环来调用函数，其中函数有 2 个嵌套的 for 循环。它非常慢，我需要看看是否有一种使用向量的方法，而不是循环观察和变量。我的第一个数据集包含 10,000 多条新西兰境内山羊销售和转让的记录。我的“主要”数据集包含每个农场中每种山羊的季度数据。即，有 300 种山羊和约 15,000 个农场。这个“主要”数据框被保存为面板数据框。鉴于农场收购 - 我需要将购买农场的山羊数据添加到购买农场数据中。这是我之前使用的程序的结构：
goat_full_takeover<-function(farm1,farm2,takeover_date){
for(loop over dates(i)){
for(loop over goat types(j)){
farm[farm(1)date(i)goat(j)] = farm[farm(1)date(i)goat(j)] +
farm[farm(2)date(i)goat(j)]
farm[farm(2)date(i)goat(j)] = NA
}
}
}
goat_partial_takeover<-function(farm1,farm2,takeover_date){
for(loop over dates(i) up to takeover_date){
for(loop over goat types(j)){
goat_scale = #goats[takeover_date + 1] / #goats[takeover_date]
farm[farm(1)date(i)goat(j)] = farm[farm(1)date(i)goat(j)] + goat_scale *
(farm[farm(2)date(i)goat(j)])
farm[farm(2)date(i)goat(j)] = (1-goat_scale)*farm[farm(2)date(i)goat(j)]
}
}
}
for(every goat farm purchased){
if(takeover == type1){
goat_full_takeover
}
if(takeover == type2){
goat_partial_takeover
}
}
所以我循环了超过 10,000 只山羊的销售，然后我循环了 300 种山羊的多达 100 个季度日期。有没有办法可以以不同的方式格式化它，以便我只需要循环购买？理想情况下，我可以从函数中删除嵌套的 for 循环，以便该函数仅将 farm2 的值堆叠在 farm1 上
goat1 goat2 goat3
farm1 Q1 5 5 5
farm1 Q2 6 6 6
farm1 Q3 7 7 7
farm1 Q4 8 8 8
farm2 Q1 9 9 9
farm2 Q2 10 10 10
farm2 Q3 11 11 11
farm2 Q4 12 12 12
农场 1 购买农场 2 >>
goat1 goat2 goat3
farm1 Q1 14 14 14
farm1 Q2 16 16 16
farm1 Q3 18 18 18
farm1 Q4 20 20 20
farm2 Q1 na na na
farm2 Q2 na na na
farm2 Q3 na na na
farm2 Q4 na na na
我的问题纯粹是想出一种更快的方法来做到这一点。目前，由于山羊的数量，这需要将近一周的时间才能运行。我需要找到一种简化的方法来解决这个问题，以便我可以将它用于新西兰以外的其他国家。提前感谢您的任何帮助，非常感谢。如果有什么不清楚的，请告诉我！
【问题讨论】：
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您可能希望给出一个可重现的示例：stackoverflow.com/questions/5963269/… 如果没有具体的供人们测试的东西，就很难评估性能。现在，您的示例看起来都是伪代码，如何将其扩展到大 n 并不明显。
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aggregate(.~farm+quarter,transform(dat,farm=sub("farm2","farm1",farm)),sum)其中farm是第一列，quarter是第二列 -
有趣的问题，我有一些想法，但没有可编译的代码和示例数据，我们只能叹息继续前进。
标签： r performance for-loop