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〜1,300,000行と4列の「d」という名前のdata.frameと、〜12,000行と2列の「gc」という名前の別のdata.frameがあります（ただし、以下の小さな例を参照してください）。

d <- data.frame( gene=rep(c("a","b","c"),4), val=rnorm(12), ind=c( rep(rep("i1",3),2), rep(rep("i2",3),2) ), exp=c( rep("e1",3), rep("e2",3), rep("e1",3), rep("e2",3) ) )
gc <- data.frame( gene=c("a","b","c"), chr=c("c1","c2","c3") )

「d」は次のようになります。

   gene         val ind exp
1     a  1.38711902  i1  e1
2     b -0.25578496  i1  e1
3     c  0.49331256  i1  e1
4     a -1.38015272  i1  e2
5     b  1.46779219  i1  e2
6     c -0.84946320  i1  e2
7     a  0.01188061  i2  e1
8     b -0.13225808  i2  e1
9     c  0.16508404  i2  e1
10    a  0.70949804  i2  e2
11    b -0.64950167  i2  e2
12    c  0.12472479  i2  e2

そして、ここに「gc」があります：

  gene chr
1    a  c1
2    b  c2
3    c  c3

「d」の 1 列目と一致する「gc」のデータを組み込むことで、「d」に 5 列目を追加したいと考えています。今のところ私はsapplyを使用しています。

d$chr <- sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )

しかし、実際のデータでは、「非常に長い」時間がかかります（30分以上「system.time（）」でコマンドを実行していますが、まだ完了していません）。

これを巧妙な方法で書き直す方法について何か考えがありますか? または、おそらく「並列」オプションを使用してplyrの使用を検討する必要がありますか (コンピューターに 4 つのコアがあります)。このような場合、最適な構文は何でしょうか?

前もって感謝します。

4

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12

ファクターをインデックスとして使用できると思います。

gc[ d[,1], 2]
 [1] c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3
Levels: c1 c2 c3

同じことをします：

 sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )
 [1] c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3
Levels: c1 c2 c3

しかし、はるかに高速です：

> system.time(replicate(1000,sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )))
   user  system elapsed 
   5.03    0.00    5.02 
> 
> system.time(replicate(1000,gc[ d[,1], 2]))
   user  system elapsed 
   0.12    0.00    0.13

編集：

私のコメントを少し拡張します。データフレームには、これが機能するために、レベルgcごとに1つの行が必要です。gene

 d <- data.frame( gene=rep(c("a","b","c"),4), val=rnorm(12), ind=c( rep(rep("i1",3),2), rep(rep("i2",3),2) ), exp=c( rep("e1",3), rep("e2",3), rep("e1",3), rep("e2",3) ) )
gc <- data.frame( gene=c("c","a","b"), chr=c("c1","c2","c3") )

gc[ d[,1], 2]
 [1] c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3
Levels: c1 c2 c3

sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )
 [1] c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1
Levels: c1 c2 c3

しかし、それを修正するのは難しいことではありません。

levels(gc$gene) <- levels(d$gene) # Seems redundant as this is done right quite often automatically
gc <- gc[order(gc$gene),]


gc[ d[,1], 2]
 [1] c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1
Levels: c1 c2 c3

sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )
 [1] c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1
Levels: c1 c2 c3
于 2011-03-14T20:08:18.710 に答える
1

Sasha のアプローチにタイミング的に勝るものはありませんが、より一般化可能で読みやすい代替ソリューションは、単純mergeに 2 つのデータ フレームを使用することです。

d <- merge(d, gc)

私はより遅いシステムを持っているので、ここに私のタイミングがあります：

> system.time(replicate(1000,sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )))
   user  system elapsed 
  11.22    0.12   11.86 
> system.time(replicate(1000,gc[ d[,1], 2])) 
   user  system elapsed 
   0.34    0.00    0.35 
> system.time(replicate(1000, merge(d, gc, by="gene"))) 
   user  system elapsed 
   3.35    0.02    3.40

利点は、複数のキーを使用したり、一致しないアイテムを細かく制御したりできることです。

于 2011-03-15T14:28:01.650 に答える