多くの場合、データフレーム/マトリックス内の列の各ペアに関数を適用し、結果をマトリックスで返す必要があります。今、私はいつもこれを行うためにループを書いています。たとえば、相関の p 値を含む行列を作成するには、次のように記述します。
df <- data.frame(x=rnorm(100),y=rnorm(100),z=rnorm(100))
n <- ncol(df)
foo <- matrix(0,n,n)
for ( i in 1:n)
{
for (j in i:n)
{
foo[i,j] <- cor.test(df[,i],df[,j])$p.value
}
}
foo[lower.tri(foo)] <- t(foo)[lower.tri(foo)]
foo
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.0000000 0.7215071 0.5651266
[2,] 0.7215071 0.0000000 0.9019746
[3,] 0.5651266 0.9019746 0.0000000
これは機能しますが、非常に大きな行列の場合は非常に遅くなります。R でこのための関数を書くことができます (上記のように対称的な結果を想定して、時間を半分に削減することを気にしません)。
Papply <- function(x,fun)
{
n <- ncol(x)
foo <- matrix(0,n,n)
for ( i in 1:n)
{
for (j in 1:n)
{
foo[i,j] <- fun(x[,i],x[,j])
}
}
return(foo)
}
または Rcpp を使用した関数:
library("Rcpp")
library("inline")
src <-
'
NumericMatrix x(xR);
Function f(fun);
NumericMatrix y(x.ncol(),x.ncol());
for (int i = 0; i < x.ncol(); i++)
{
for (int j = 0; j < x.ncol(); j++)
{
y(i,j) = as<double>(f(wrap(x(_,i)),wrap(x(_,j))));
}
}
return wrap(y);
'
Papply2 <- cxxfunction(signature(xR="numeric",fun="function"),src,plugin="Rcpp")
しかし、どちらも 100 変数のかなり小さなデータセットでも非常に遅いです (Rcpp 関数の方が速いと思いましたが、R と C++ の間の変換には常にコストがかかると思います)。
> system.time(Papply(matrix(rnorm(100*300),300,100),function(x,y)cor.test(x,y)$p.value))
user system elapsed
3.73 0.00 3.73
> system.time(Papply2(matrix(rnorm(100*300),300,100),function(x,y)cor.test(x,y)$p.value))
user system elapsed
3.71 0.02 3.75
だから私の質問は：
- これらの関数は単純であるため、これはすでに R のどこかにあると思います
plyr。これを行う適用または関数はありますか? 私はそれを探しましたが、見つけることができませんでした。 - もしそうなら、それはより速いですか？