r - R中的循环

Question

这是我的问题:我有两个不同的数据帧(A和B)。每个数据框的列是地理位置，行数据是位置中的种类。我需要将数据框架A的位置1的种类列表与数据帧B的所有位置的种类列表相交。为此，我编写了一个循环，如下所示:

res<-list()
for(i in 1:length(B)) {intersect(A[1], B[i])->res[[i]]
}

现在，我必须对A的位置2、3、4、5、6 ...重复同样的循环，也就是说，我必须将A的所有位置与B的所有位置相交。

谢谢。

Answer 1

这是使用lapply()的类似的嵌套循环方法。

如果您的数据集很大，则使用lapply()可能会比使用循环获得相当可观的速度改进。 R中的循环很慢，建议尽可能在the *apply family中使用 vector 化函数。

我将通过一个示例，您也许可以将其适应您的数据集。

首先，我们制作了一个名为df的示例3x3数据帧，其中包含a，b和c列，以及d，e和f行:

> df <- data.frame(a = sample(3), b = sample(3), c = sample(3))
> rownames(df) <- c('d','e','f')

让我们看一下 df及其转置 t(df):

> df
  a b c
d 3 1 3
e 1 3 1
f 2 2 2

> t(df)
  d e f
a 3 1 2
b 1 3 2
c 3 1 2

假设我们要 intersect和 df的列 vector 。现在，我们使用嵌套的 t(df)语句在 lapply()和转置 intersect()的列 vector 上运行 df:

> result <- lapply(df, function(x) lapply(as.data.frame(t(df)), function(y) intersect(x,y)))

结果是 t(df)，显示了相交结果:

> is.list(result)
[1] TRUE

> print(result)
$a
$a$d
[1] 3 1

$a$e
[1] 3 1

$a$f
[1] 2


$b
$b$d
[1] 1 3

$b$e
[1] 1 3

$b$f
[1] 2


$c
$c$d
[1] 3 1

$c$e
[1] 3 1

$c$f
[1] 2

让我们再次查看 list()和 df，看看如何读取这些结果:

> df
  a b c
d 3 1 3
e 1 3 1
f 2 2 2

> t(df)
  d e f
a 3 1 2
b 1 3 2
c 3 1 2

让我们看一下与 t(df)， df$a和 t(df)$d相交的 t(df)$e:

$a
$a$d
[1] 3 1

与 vector t(df)$f和 a相交: d

$a$e
[1] 3 1

同样，使用 vector {3,1,2}^{3,1,3} = {3,1}和 a: e

$a$f
[1] 2

最后，使用 vector {3,1,2}^{1,3,1} = {3,1}和 a: f {3,1,2}^{2,2,2} = {2}中的其他项目如下。

要将其扩展到数据集，请将数据框列视为局部，将转置数据框列视为物种。然后使用 result，如上所示。

要分解嵌套的 lapply()语句，请从内部 lapply()开始:

lapply(as.data.frame(t(df)), function(y) ... )

这意味着 lapply()中的每个列 vector ($ d，$ e和$ f列)都由 t(df)中的 y变量表示。一秒钟后，我们将回到 function(y)。

现在让我们看一下外部的 ...:

lapply(df, function(x) ... )

这意味着 lapply()中的每个列 vector ($ a，$ b和$ c列)都由 df中的变量 x表示。

现在让我们解释 function(x)。

外部 ...是 ...的任何功能-可以是 x， length()等，甚至是另一个 sum()。内部 lapply()具有自己的函数和变量名 lapply()，因此内部 y可以在 ...和 x上运行一个函数。

这就是我们要做的事情:对于 y中的每个列 vector ，我们分别对该 df -vector和转置 df中的每个列 vector 运行一个函数。在我们的示例中，我们将在 t(df)和 x上运行的函数是 y:

> result <- lapply(df, function(x) lapply(as.data.frame(t(df)), function(y) intersect(x,y)))