r - 从 data.frame 中快速删除零方差变量

Question

我有一个由我无法控制的过程生成的大型 data.frame，它可能包含也可能不包含零方差变量(即所有观察结果都相同)。我想根据这些数据建立一个预测模型，显然这些变量没有用。

这是我目前用于从 data.frame 中删除此类变量的函数。它目前基于 apply ，我想知道是否有任何明显的方法来加速这个函数，以便它在非常大的数据集上快速运行，有大量(400 或 500)个变量？

set.seed(1)
dat <- data.frame(
    A=factor(rep("X",10),levels=c('X','Y')),
    B=round(runif(10)*10),
    C=rep(10,10),
    D=c(rep(10,9),1),
    E=factor(rep("A",10)),
    F=factor(rep(c("I","J"),5)),
    G=c(rep(10,9),NA)
)
zeroVar <- function(data, useNA = 'ifany') {
    out <- apply(data, 2, function(x) {length(table(x, useNA = useNA))})
    which(out==1)
}

这是这个过程的结果:

> dat
   A B  C  D E F  G
1  X 3 10 10 A I 10
2  X 4 10 10 A J 10
3  X 6 10 10 A I 10
4  X 9 10 10 A J 10
5  X 2 10 10 A I 10
6  X 9 10 10 A J 10
7  X 9 10 10 A I 10
8  X 7 10 10 A J 10
9  X 6 10 10 A I 10
10 X 1 10  1 A J NA

> dat[,-zeroVar(dat)]
   B  D F  G
1  3 10 I 10
2  4 10 J 10
3  6 10 I 10
4  9 10 J 10
5  2 10 I 10
6  9 10 J 10
7  9 10 I 10
8  7 10 J 10
9  6 10 I 10
10 1  1 J NA

> dat[,-zeroVar(dat, useNA = 'no')]
   B  D F
1  3 10 I
2  4 10 J
3  6 10 I
4  9 10 J
5  2 10 I
6  9 10 J
7  9 10 I
8  7 10 J
9  6 10 I
10 1  1 J

Answer 1

不要使用 table() - 这种事情很慢。一种选择是 length(unique(x)) :

foo <- function(dat) {
    out <- lapply(dat, function(x) length(unique(x)))
    want <- which(!out > 1)
    unlist(want)
}

system.time(replicate(1000, zeroVar(dat)))
system.time(replicate(1000, foo(dat)))

在示例数据集上，这比您的速度快一个数量级，同时提供类似的输出:

> system.time(replicate(1000, zeroVar(dat)))
   user  system elapsed 
  3.334   0.000   3.335 
> system.time(replicate(1000, foo(dat)))
   user  system elapsed 
  0.324   0.000   0.324

在此示例中，Simon 的解决方案同样快速:

> system.time(replicate(1000, which(!unlist(lapply(dat, 
+             function(x) 0 == var(if (is.factor(x)) as.integer(x) else x))))))
   user  system elapsed 
  0.392   0.000   0.395

但你必须看看它们是否与实际问题的规模相似。