Question

我写了一个功能for循环，但它的成千上万行缓慢，我正在寻找更有效的替代方案。提前谢谢！

任务：

如果列a与列b匹配，则列d变为NA。
如果列a与b不匹配，但b与c匹配，则列e成为 NA。

for循环：

for (i in 1:nrow(data)) {
     if (data$a[i] == data$b[i]) {data$d[i] <- NA}
     if (!(data$a[i] == data$b[i]) & data$b[i] == data$c[i])
        {data$e[i] <- NA}
}

一个例子：

a    b    c    d    e
F    G    G    1    10
F    G    F    5    10
F    F    F    2    8

会变成：

a    b    c    d    e
F    G    G    1    NA
F    G    F    5    10
F    F    F    NA    8

Answer 1

如果你担心速度和效率，我建议data.table （虽然按照@parfait的建议技术上对普通data.frame进行矢量化可能会加快速度

library(data.table)

DT <- fread("a    b    c    d    e
             F    G    G    1    10
             F    G    F    5    10
             F    F    F    2    8")
print(DT)
#    a b c d  e
# 1: F G G 1 10
# 2: F G F 5 10
# 3: F F F 2  8

DT[a == b, d := NA]
DT[!a == b & b == c, e := NA]

print(DT)
#    a b c  d  e
# 1: F G G  1 NA
# 2: F G F  5 10
# 3: F F F NA  8

Answer 2

假设df是您的数据：

ab <- with(df, a==b)
bc <- with(df, b==c)

df$d[ab] <- NA
df$e[!ab & bc] <- NA

会导致

#   a b c  d  e
# 1 F G G  1 NA
# 2 F G F  5 10
# 3 F F F NA  8

Answer 3

我们可以创建一个quosure列表并对其进行评估

library(tidyverse)
qs <- setNames(quos(d*NA^(a == b), e*NA^((!(a ==b) & (b == c)))), c("d", "e"))
df1 %>%
    mutate(!!! qs)
#  a b c  d  e
#1 F G G  1 NA
#2 F G F  5 10
#3 F F F NA  8

R：比这个for循环

3 个答案: