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我有一个具有 (x,y) 坐标的事件列表,其中 x 的范围从 1 到 100,y 的范围从 1 到 86。每个坐标都有(通常有很多)重复项。我想用每个坐标的计数填充一个矩阵(实际上是一个数字网格)。我该怎么做?
现在,我最好的尝试是:
s=matrix(data=NA,nrow=n,ncol=k)
for(i in 1:n){
for(j in 1:k){
s[i,j]=nrow(subset(data,x_column==i & y_column==j))
}
}
这适用于小型(约 10,000 行)数据帧,但我想针对近 300 万行的数据帧运行它,而我的方法太慢了。
编辑(数据):
n=86;k=100;
x_column y_column
54 30
51 32
65 34
19 46
51 27
45 60
62 31
64 45
16 69
31 33
谢谢大家!
编辑:好吧,事实证明该程序的速度足以满足我的需求 - 我的工作区陷入了大量数据的泥潭,并且它减慢了我尝试做的所有事情。所以我的方法是有效的,但了解填充矩阵的替代方法是有好处的。我上传了前 10 行;有人可以做一下速度测试吗?
最佳答案
这是一种方法,使用 data.table 和 Matrix 包:
library(data.table)
library(Matrix)
f <- function(df, nx, ny) {
## Tally up the frequencies
dt <- data.table(df, key=c("x", "y"))
xyN <- dt[, .N, by=key(dt)]
## Place counts in matrix in their respective i/j x/y row/column
as.matrix(with(xyN, sparseMatrix(i=x,j=y,x=N,dims=c(nx,ny))))
}
## Check that it works:
df <- data.frame(x=c(2,2,2,3,3,3), y=c(1,1,1,1,2,2))
f(df, nx=4, ny=4)
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 0 0 0 0
# [2,] 3 0 0 0
# [3,] 1 2 0 0
# [4,] 0 0 0 0
## Speed test with 3 million coordinates
df <- data.frame(x=sample(1:100, 3e6,replace=T), y=sample(1:86, 3e6, replace=T))
system.time(res <- f(df, nx=100, ny=86))
# user system elapsed
# 0.16 0.03 0.19
sum(res)
# [1] 3e+06
如果你能保证在每个可能的行和列中至少有一些坐标,你可以使用基本 R 的 table()
(尽管它没有那么快):
df <- data.frame(x=sample(1:100, 3e6,replace=T), y=sample(1:86, 3e6, replace=T))
system.time(res2 <- as.matrix(table(df)))
# user system elapsed
# 2.67 0.07 2.74
sum(res2)
# [1] 3000000
关于R:需要用坐标计数填充矩阵(来自带有坐标列表的数据框,其中一些是重复的),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27008701/
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