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data.table行とxe5約100列があります。NA値がまたはでない最初の 3 列のインデックスを探しています0。

m <- matrix(rep(NA_integer_, 1e6), ncol=10)
for(i in 1:nrow(m)){
    set.seed(i);
    m[i, sample(1:10, 5)] =  1L:5L
}
DT <- data.table(m);
DT
        V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
     1: NA  5  1  2  3 NA  4 NA NA  NA
     2: NA  1 NA NA  3  5  2 NA NA   4
     3: NA  1  4  3 NA NA NA  2  5  NA
     4:  2  4  3 NA  5  1 NA NA NA  NA
     5:  5  4  1 NA NA NA  2  3 NA  NA
    ---                               
 99996: NA NA  2  3  5  1 NA NA  4  NA
 99997:  2 NA NA NA  1 NA NA  3  5   4
 99998:  5 NA  4  2 NA  1  3 NA NA  NA
 99999: NA  5 NA  1 NA  4 NA  2 NA   3
100000:  5 NA NA NA  2  3  1 NA NA   4

f <- function(x){return(list(which(!is.na(x) & x!=0L)[1:3L]))}

#Here is what apply do
system.time(test <- apply(m, FUN=f, MAR=1))
utilisateur     système      écoulé 
       1.30        0.00        1.29

非常に遅いと思います。これは のタスクではない可能性がありますdata.table。この回答をすばやく取得する方法を探しています (任意の方法を歓迎します)。

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1 に答える 1

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まず、 forも与える0 /0isという事実を使用できます。これは、条件を 1 に減らします。第 2 に、with を使用してベクトル化し、 andインデックスを与えることができます。これを使用して、次のように分割して最初の 3 つの値を取得できます。NaNTRUEis.na!is.nawhicharr.ind = TRUErowcolrowcol

system.time(tt <- data.table(which(!is.na(DT[, lapply(.SD, function(x) x/0)]), 
             arr.ind=TRUE), key="row")[, col[1:3], by="row"])
   user  system elapsed
  0.360   0.000   0.359

編集：別の方法：

DT <- DT[, lapply(.SD, function(x) !is.na(x/0))]
out <- data.table(matrix(numeric(3e5), ncol=3))
system.time({    
for (i in as.integer(seq_along(DT))) {
    for (j in 1:3) {
        zeros <- .subset2(DT, i) & (out[[j]] == 0)
        out[zeros, names(out)[j] := i]
        DT[zeros, c(names(DT)[i]) := FALSE]
    }
}
})

ただし、それが最速かどうかはわかりません。

于 2013-07-01T15:54:41.777 に答える