不格好だと思うと、古い自転車や古い車のようなものが思い浮かびますが、Rで列を繰り返して何かをすることもあります。したがって、以下はあなたがあなたの質問に投稿したものよりも不格好に見えることが判明しましたが、それは私がよりベクトル化された方法であると思う方法で解決策を追いかけます。以下は、上記で投稿したより洗練されたコードよりも約10倍高速であるように見えます(そして同じ結果を返します)。
reshape2
この提案はパッケージに依存しています:
library(data.table)
library(reshape2)
column_choice
物事をもう少し面白くするために、可能な限り「c」を追加しました。
dat=data.table(a_data = c(55,56,57,65),
b_data = c(1,2,3,4),c_data=c(1000,1001,1002,1003),
column_choice = c("a", "c", "a", "b"))
以下は、ベンチマークの準備をするための関数にラップされた手順です。
myFun<-function(myDat){
# convert data.table to data.frame for melt()ing
dat1<-data.frame(myDat)
# add ID variable to keep track of things
dat1$ID<-seq_len(nrow(dat1))
# melt data - because of this line, it's important to only
# pass those variables that are used to select the appropriate value
# i.e., a_data,b_data,c_data,column_choice
dat2<-melt(dat1,id.vars=c("ID","column_choice"))
# Determine which value to choose: a, b, or c
dat2$chosen<-as.numeric(dat2$column_choice==substr(dat2$variable,
1,1))*dat2$value
# cast the data back into the original form
dat_cast<-dcast(dat2,ID+column_choice~.,
fun.aggregate=sum,value.var="chosen")
# rename the last variable
names(dat_cast)[ncol(dat_cast)]<-"chosen"
# merge data back together and return results as a data.table
datOUT<-merge(dat1,dat_cast,by=c("ID","column_choice"),sort=FALSE)
return(data.table(datOUT[,c(names(myDat),"chosen")]))
}
関数にパッケージ化されたソリューションは次のとおりです。
petesFun<-function(myDat){
datOUT=myDat[, data.table(.SD,
chosen=.SD[[paste0(.SD$column_choice, "_data")]]),
by=1:nrow(myDat)]
datOUT$nrow = NULL
return(datOUT)
}
これは、よりもはるかにエレガントに見えますmyFun
。ただし、ベンチマークの結果は大きな違いを示しています。
より大きなdata.tableを作成します。
test.df<-data.frame(lapply(dat,rep,100))
test.dat<-data.table(test.df)
およびベンチマーク:
library(rbenchmark)
benchmark(myRes<-myFun(test.dat),petesRes<-petesFun(test.dat),
replications=25,columns=c("test", "replications", "elapsed", "relative"))
# test replications elapsed relative
# 1 myRes <- myFun(test.dat) 25 0.412 1.00000
# 2 petesRes <- petesFun(test.dat) 25 5.429 13.17718
identical(myRes,petesRes)
# [1] TRUE
「不格好」はさまざまな方法で解釈できることを提案します:)