r - 矢量查找数据框行的邻居

Question

我有两个数据框，下面是每个数据框的一个小样本:

df1 <- data.frame(a1= c(3,4), a2 = c(8, 8), a3 = c(4, 18), a4 = c(9,9), a5 = c(17, 30))

df2 <- data.frame(a1 = c(2,2,2,3,3,3,4,4,4), a2 = c(7,7,7,7,7,7,7,7,7), 
                 a3 = c(4,4,4,4,4,4,4,4,4), a4 = c(10,10,10, 10, 10, 10, 10,10,10), 
                 a5 = c(15,16,17, 15, 16, 17, 15, 16, 17))

我想检查 df1 的每一行，在 df2中是否有“邻居” ，其中，邻居我的意思是观察值最多相差 1 每列 (绝对值)。例如， df2 的第 2 行是 df1 中第 1 行的邻居.

我目前这样做的方式如下:

sweep(as.matrix(df2), 2, as.matrix(df1[1,]), "-")

对于 df1 的第 1 行，而且我必须对 df1 的每一行重复此操作。 请注意， df2 和 df1 的行数不同。

但是，我真正想要的是避免“按行”执行此操作，因为我的数据框有很多行。有没有办法以矢量方式做到这一点？

Answer 1

您可以使用拆分 df1 的行成一个列表，然后使用 lapply实现矢量化:

my_list=lapply(as.list(data.frame(t(df1))),function(x) sweep(as.matrix(df2), 2, as.matrix(x), "-"))

my_list的每个元素是 df1中每一行的计算结果

my_list[[1]]
      a1 a2 a3 a4 a5
 [1,] -1 -1  0  1 -2
 [2,] -1 -1  0  1 -1
 [3,] -1 -1  0  1  0
 [4,]  0 -1  0  1 -2
 [5,]  0 -1  0  1 -1
 [6,]  0 -1  0  1  0
 [7,]  1 -1  0  1 -2
 [8,]  1 -1  0  1 -1
 [9,]  1 -1  0  1  0

此外，您可以使用 parallel::mclapply比传统的更快 lapply