r - R优化数据表的grep

Question

我有一系列空的大型数据表。它们看起来像这样（但更大，约6000列，介于1到100000行之间）：

apple = c(NA, NA, NA)
orange = c(NA, NA, NA)
pear = c(NA, NA, NA)
demo <- data.table(apple, orange, pear)
row.names(demo) <- c("pineapples", "blood oranges", "grapes")

我正在进行模式匹配，以查看行名是否包含列名，然后将相应的单元格标记为TRUE / FALSE。我写了一个循环，效果很好，但是速度非常慢。

for(i in 1:ncol(demo)) {
    demo[, i] <- ifelse(grepl(colnames(demo)[i], 
                                      rownames(demo)), 
                                TRUE, 
                                FALSE)
}

有谁知道如何更快地做到这一点？可以使用java，但我更喜欢在纯R中解决它。

Answer 1

我们可以使用FALSE值创建数据集，因为'data.table'中不允许使用row.names，请创建这些名称的向量

rn <- c("pineapples", "blood oranges", "grapes")
for(j in seq_along(demo)){
    set(demo, i= grep(names(demo)[j], rn), j=j, value = TRUE)
   }

数据

 demo <- as.data.table(matrix(FALSE,3,3, 
    dimnames=list(NULL, c('apple', 'orange', 'pear'))))