r - 使用 R 中 data.frame 的列从转换矩阵中提取值

Question

我有一个转换矩阵，其中包含从一种状态到另一种状态的成本，例如

cost <- data.frame( a=c("aa","ab"),b=c("ba","bb"))

(假设字符串“aa”是从a移动到a的代价)

我有一个 data.frame，状态为:

transitions <- data.frame( from=c("a","a","b"), to=c("a","b","b") )

我希望能够为转换添加一列，其中包含每次转换的成本，所以它最终是:

  from to cost
1    a  a   aa
2    a  b   ab
3    b  b   bb

我确信有一种 R 风格的方法可以做到这一点。我最终使用了一个 for 循环:

n <- dim(data)[1]
v <- vector("numeric",n)
for( i in 1:n ) 
{ 
    z<-data[i,c(col1,col2),with=FALSE]
    za <- z[[col1]]
    zb <- z[[col2]]
    v[i] <- dist[za,zb]
}
data <- cbind(data,d=v)
names(data)[dim(data)[2]] <- colName
data

但这感觉非常丑陋，而且速度非常慢 - 在 2M 行 data.frame 上大约需要 20 分钟(并且计算同一个表的元素之间的距离的操作不到第二)。

是否有一个简单、快速的一两行命令可以让我得到上面的成本列？

Answer 1

更新:考虑已知状态

data.table 解决方案:

require(utils)
require(data.table)

## Data generation
N <- 2e6
set.seed(1)
states <- c("a","b")
cost <- data.frame(a=c("aa","ab"),b=c("ba","bb"))
transitions <- data.frame(from=sample(states, N, replace=T), 
                            to=sample(states, N, replace=T))

## Expanded cost matrix construction
f <- expand.grid(states, states)
f <- f[order(f$Var1, f$Var2),]
f$cost <- unlist(cost)

## Prepare data.table
dt <- data.table(transitions)
setkey(dt, from, to)

## Routine itself  
dt[,cost:=as.character("")] # You don't need this line if cost is numeric
apply(f, 1, function(x) dt[J(x[1],x[2]),cost:=x[3]])

在 transitions 中有 2M 行，大约需要 0.3 秒才能继续。