R 벡터화 기능 구현

Question

R 벡터화의 이점을 활용하여보다 효율적인 방식으로 원하는 작업을 수행하는 방법을 이해하는 데 어려움이 있습니다.

간단히 말해 각 행에 대해 현재 행의 두 번째 열 ($ start)을 이전 및 다음 행의 $ start와 비교합니다 (모든 값은 정수입니다.이 값을 prev_dist 및 next_dist라고 부릅시다). 다음으로, 현재 행의 4 번째 열 ($ condition)과 그 이전의 $ 조건 또는 5 개의 다음 $ 조건을 인쇄합니다 (즉, 현재 행의 $ start에 가장 근접한 이전 또는 다음 행의 $ 시작).

weather 146 17 Rainy 
weather 147 17 Rainy 
weather 163 16 Sunny 
weather 173 15 Sunny 
weather 176 15 Rainy 
weather 197 12 Rainy  

나는 내 출력 (A dataframe에서)과 같이되고 싶어 : 나는 아래 함수를 작성하는 것을 시도했다

Rainy Rainy Sunny Sunny Sunny Rainy 
Rainy Sunny Sunny Sunny Rainy Rainy 
etc. 

하지만,이 기능은 대형, 시뮬레이션 데이터 세트 영원히 실행됩니다.

누군가이 경우 벡터화를 구현하는 방법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니까?

buildMatrix <- function(input){ 
len <- nrow(input)-6 
sequence_matrix <- data.frame() 

for(line in 6:len){ 

    start <- input[line,]$start 
    prev_start <- input[line-1,]$start 
    next_start <- input[line+1,]$start 
    prev_dist <- abs(start-prev_start) 
    next_dist <- abs(start-next_start) 
    current_seq <- input[line,]$condition 

    if(prev_dist < next_dist || prev_dist == next_dist){ 
    for(i in 1:5){ 
     prev_seq <- input[line-i,]$condition 
     current_seq <- c(current_seq, prev_seq)} 
    } else if(prev_dist > next_dist){ 
    for(i in 1:5){ 
     next_seq <- input[line+i,]$condition 
     current_seq <- c(current_seq, next_seq)} 
    } 
    sequence_matrix <- rbind(sequence_matrix, current_seq) 
    } 
colnames(sequence_matrix) <- c("p0", "p1", "p2", "p3", "p4", "p5") 
sequence_matrix 
} 

수정 된 코드 : 당신의 이점에

library(dplyr) 
islessthan <- abs(df$V2-lead(df$V2)) < abs(df$V2-lag(df$V2)) 

ans <- lapply(seq_along(islessthan), function(i) if (is.na(islessthan[i])) { 
    NA 
} else if(islessthan[i]==FALSE) { 
c(df$V4[i], head(lag(df$V4, pmax(6-i, 0)), 5)) 
} else { 
c(df$V4[i], head(lead(df$V4, i), 5)) 
}) 

Answer 1

사용 dplyr::lead/lag 기능

귀하의 데이터

df <- read.table(text="weather 146 17 Rainy 
weather 147 17 Rainy 
weather 163 16 Sunny 
weather 173 15 Sunny 
weather 176 15 Rainy 
weather 197 12 Rainy", header=FALSE, stringsAsFactors=F) 

각 행 (0 행)를 가지고 있는지 확인

+1-row < -1-row

library(dplyr) 
islessthan <- lead(df$V2) < lag(df$V2) 
# [1] NA FALSE FALSE FALSE FALSE NA 

lapply을 사용하여 위에서 작성한 논리 벡터와 데이터 프레임을 반복합니다. 행 is.na(row) == TRUE은 NA을 반환합니다. 행 islessthan == FALSE은 0-row + +5-rows of column V4을 반환합니다. 행 어디 islessthan == TRUE 당신이 가장자리의 경우 (행 1 및 행-N)를 처리하는 방법을 지정하지 않은 -5-rows of column V4 + 0-row

ans <- lapply(seq_along(islessthan), function(i) if (is.na(islessthan[i])) { 
            NA 
           } else if(islessthan[i]==FALSE) { 
            c(df$V4[i], head(lead(df$V4, i), 6)) 
           } else { 
            c(head(lag(df$V4, 6-i), 6)) 
           }) 

출력

# [[1]] 
# [1] NA 

# [[2]] 
# [1] "Rainy" "Sunny" "Sunny" "Rainy" "Rainy" NA  NA  

# [[3]] 
# [1] "Sunny" "Sunny" "Rainy" "Rainy" NA  NA  NA  

# [[4]] 
# [1] "Sunny" "Rainy" "Rainy" NA  NA  NA  NA  

# [[5]] 
# [1] "Rainy" "Rainy" NA  NA  NA  NA  NA  

# [[6]] 
# [1] NA 

주를 반환하고됩니다 예를 들어 전체 벡터를 반환하기에 충분한 관찰이 없으므로 NA이 필러로 출력에 나타납니다.