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我有一些数据看起来像
dfr <- data.frame(pos=1:20,val=sample(90:120,20))
pos val
1 1 116
2 2 97
3 3 100
4 4 105
5 5 112
6 6 95
7 7 91
8 8 117
9 9 98
10 10 94
11 11 110
12 12 118
13 13 120
14 14 115
15 15 103
16 16 102
17 17 109
18 18 90
19 19 93
20 20 107
我需要在 pos 的窗口大小上计算 val 的中值。我有以下功能:
#' @param dfr A data.frame with columns pos and val
#' @param win An integer denoting window size
#'
fn_median <- function(dfr,win=5)
{
n <- nrow(dfr)
vec_start <- vector(length=floor(n/win),mode="numeric")
vec_end <- vector(length=floor(n/win),mode="numeric")
vec_median <- vector(length=floor(n/win),mode="numeric")
k <- 1
i <- 1
while(i<=n)
{
vec_start[k] <- dfr$pos[i]
vec_end[k] <- dfr$pos[i+(win-1)]
vec_median[k] <- median(dfr$val[i:(i+(win-1))])
k <- k+1
i <- i+win
}
return(data.frame(start=vec_start,end=vec_end,median=vec_median))
}
返回
> fn_median(dfr,5)
start end median
1 1 5 105
2 6 10 95
3 11 15 115
4 16 20 102
基准测试
library(microbenchmark)
library(ggplot2)
autoplot(microbenchmark("loop"=fn_median(dfr,5),times=1000))
这段代码太慢了。我怎样才能改进它以使其更快?也许使用 apply 函数族?
最佳答案
您可以使用 data.table
并按 pos - 1
的整数除法除以 5
(或其他一些 n
).
library(data.table)
fn_median <- function(df, n){
setDT(df)
df[, .(start = pos[1], end = last(pos), median = median(val))
, by = .(drop = (pos - 1) %/% n)][, -'drop']
}
fn_median(dfr, 5)
# start end median
# 1: 1 5 105
# 2: 6 10 95
# 3: 11 15 115
# 4: 16 20 102
编辑:基准
library(microbenchmark)
dfr <- data.frame(pos = seq_len(1e4), val = sample(1e4))
microbenchmark(fn_median(dfr, 5), fn_median2(dfr, 5), times = 10)
# Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# fn_median(dfr, 5) 113.324354 131.217695 147.213517 139.283545 167.387556 188.76767 10
# fn_median2(dfr, 5) 2.896002 3.026053 4.554341 3.448822 3.687797 15.40021 10
dfr <- data.frame(pos = seq_len(1e6), val = sample(1e6))
microbenchmark(fn_median(dfr, 5), fn_median2(dfr, 5), times = 5)
# Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# fn_median(dfr, 5) 13295.8565 13710.4458 13729.029 13734.9328 13876.7450 14027.1664 5
# fn_median2(dfr, 5) 97.7186 103.9742 120.471 119.3268 121.1799 160.1556 5
使用的函数:
library(data.table)
fn_median2 <- function(df, n){
setDT(df)
df[, .(start = pos[1], end = last(pos), median = median(val))
, by = .(drop = (pos - 1) %/% n)][, -'drop']
}
fn_median <- function(dfr,win=5)
{
n <- nrow(dfr)
vec_start <- vector(length=floor(n/win),mode="numeric")
vec_end <- vector(length=floor(n/win),mode="numeric")
vec_median <- vector(length=floor(n/win),mode="numeric")
k <- 1
i <- 1
while(i<=n)
{
vec_start[k] <- dfr$pos[i]
vec_end[k] <- dfr$pos[i+(win-1)]
vec_median[k] <- median(dfr$val[i:(i+(win-1))])
k <- k+1
i <- i+win
}
return(data.frame(start=vec_start,end=vec_end,median=vec_median))
}
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