r - 通过行列索引替换数据框中的值时如何避免循环？

Question

我希望能够通过按行和列索引来替换数据框中的值，给出行索引、列名和值的列表。

library(tidyverse)
cols <- sample(letters[1:10], 5)
vals <- sample.int(5)
rows <- sample.int(5)
df <- matrix(rep(0L, times = 50), ncol = 10) %>%
  `colnames<-`(letters[1:10]) %>%
  as_tibble

我可以通过对参数列表的 for 循环来做到这一点:

items <- list(cols, vals, rows) %>%
  pmap(~ list(..3, ..1, ..2))

for (i in items){
  df[i[[1]], i[[2]]] <- i[[3]]
}
df
#> # A tibble: 5 x 10
#>       a     b     c     d     e     f     g     h     i     j
#>   <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
#> 1     0     0     0     0     0     0     0     1     0     0
#> 2     0     0     5     0     0     0     0     0     0     0
#> 3     0     0     0     0     0     0     4     0     0     0
#> 4     0     0     0     0     0     0     0     0     3     0
#> 5     0     0     0     0     0     0     0     0     0     2

但我觉得应该有一种更简单或更“更整洁”的方式来一次完成所有的任务，尤其是当项目超过 5 个时。假设我们知道我们不会覆盖相同的单元格或任何东西(索引组合不会重复)，因此被修改的单元格不会根据您所处的周期而改变。您可以将这个问题称为“向量化分配”。

Answer 1

这可以在完全没有循环的情况下完成，无论是 for 还是 *apply 循环。
诀窍是使用索引矩阵。但由于这仅适用于 matrix 类的目标对象，因此将 tibble 或 data.frame 强制为 matrix 然后再强制返回。

我将使用@Ronak 的解决方案重复包含数据创建代码，以使代码自包含。

inx <- cbind(rows, match(cols, names(df1)))
df1 <- as.matrix(df1)
df1[inx] <- vals
df1 <- as.tibble(df1)

identical(df, df1)
#[1] TRUE

数据创建代码。

set.seed(1234)
cols <- sample(letters[1:10], 5)
vals <- sample.int(5)
rows <- sample.int(5)
df <- matrix(rep(0L, times = 50), ncol = 10) %>%
  `colnames<-`(letters[1:10]) %>%
  as_tibble

df1 <- df
mapply(function(x, y, z) df[x, y] <<- z, rows, cols, vals)