快速遍歷行的方法

Question

我試圖通過存儲在第二個映射數據框中的數字來劃分數據幀的每一行。

for(g in rownames(data_table)){ 
print(g) 
data_table[g,] <- data_table[g,]/mapping[g,2] 
} 

但是，這是非常慢，每行需要將近1-2秒才能運行。我知道迭代通常不是在R中做事情的最佳方式，但我不知道如何去做。有什麼辦法可以加速運行時間嗎？

Answer 1

試試這個：

sweep(data_table, 1, mapping[[2]], "/") 

在速度這裏的條件是使用iris數據集，包括你的版本準備的基準：

microbenchmark::microbenchmark(
A = { 
    for(g in rownames(test)){ 
     # print(g) 
      test[g,] <- test[g,]/test[g,2] 
     } 
    }, 
B = sweep(test, 1, test[[2]], "/"), 

C = test/test[[2]], 

times = 100 
) 

#Unit: microseconds 
#expr  min  lq  mean median   uq  max neval 
#A 82374.693 83722.023 101688.1254 84582.052 147280.057 157507.892 100 
#B 453.652 484.393 514.4094 513.850 539.480 623.688 100 
#C 404.506 423.794 456.0063 446.101 470.675 729.205 100 

Answer 2

如果兩個變量，你可以向量化該操作相同行數：

dt <- data.frame(a = rnorm(100), b = rnorm(100)) 
mapping <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100)) 

dt/mapping[,2]