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尝试编写一个 for 循环函数来确定第 34 列中的住宿成本高于第 23 列中的住宿成本的学校数量。
numrows <- dim(schools)[1]
for(ii in 1:numrows){
if(schools[ii, 34] > schools[ii, 23], na.rm = TRUE){
nrow(numrows)
}
}
Error in if (schools[ii, 34] > schools[ii, 23]) { :
missing value where TRUE/FALSE needed
最佳答案
为了进一步证明我的观点,这里有一个基于 10,000 行样本的简单示例 data.frame
set.seed(2018)
df <- data.frame(one = runif(10^4), two = runif(10^4))
microbenchmark
分析
library(microbenchmark)
res <- microbenchmark(
vectorised = sum(df[, 1] > df[, 2]),
for_loop = {
ss <- 0
for (i in seq_len(nrow(df))) if (df[i, 1] > df[i, 2]) ss <- ss + 1
ss
})
res
# Unit: microseconds
# expr min lq mean median uq
# vectorised 59.681 65.13 78.33118 72.8305 77.9195
# for_loop 346250.957 359535.08 398508.54996 379421.2305 426452.4265
# max neval
# 152.172 100
# 608490.869 100
library(ggplot2)
autoplot(res)
for
之间的四个数量级 (!!!) 差异(即 10,000 倍!)循环和矢量化操作。既不意外也不有趣。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!