在R中迭代构造的数据帧 [英] iteratively constructed dataframe in R

问题描述

我对R来说比较新，并且想知道迭代构造数据帧的最有效的方式（一次一行，迭代次数n，每行l的长度都是事先知道的）

1. 创建空数据框，每次迭代添加一行


2. 预分配nxl数据帧，修改行每次迭代


3. 预分配nxl矩阵，每次迭代修改一行，使矩阵中的数据框


4. 其他





解决方案

预先分配!!!





并使用 matrix 如果数据是相同的类型。这将比一个 data.frame 快得多。





例如：

 > n < -  1000＃行数
>行<  -  1：20 * 1＃一行
> 
> ＃添加行，一个一个
>数据<  -  data.frame（）
> system.time（for（i in 1：n）数据<  -  rbind（数据，行））
用户系统已用
 2.18 0.00 2.18 
> 
> ＃预先分配的data.frame 
>数据<  -  as.data.frame（Data）
> system.time（for（i in 1：n）Data [i，]<  -  row）
用户系统已用
 0.94 0.00 0.93 
> 
> ＃预分配矩阵（fast！）
>数据<  -  as.matrix（Data）
> system.time（{for（i in 1：n）Data [i，]<  -  row; Data<  -  as.data.frame（Data）}）
用户系统已用
 0 0 0 
  




I'm relatively new to R, and was wondering the most efficient way to iteratively construct a dataframe (one row at a time, the number of iterations "n" and the length of each row "l" are known beforehand).

1. Create empty dataframe, add a row each iteration
2. Preallocate n x l dataframe, modify a row each iteration
3. Preallocate n x l matrix, modify a row each iteration, make dataframe from matrix
4. Something else

解决方案

Pre-allocate!!!

And use a matrix if the data are all the same type. It will be much faster than a data.frame.

For example:

> n <- 1000      # Number of rows
> row <- 1:20*1  # one row
> 
> # Adding row, one-by-one
> Data <- data.frame()
> system.time(for(i in 1:n) Data <- rbind(Data,row))
   user  system elapsed 
   2.18    0.00    2.18 
> 
> # Pre-allocated data.frame
> Data <- as.data.frame(Data)
> system.time(for(i in 1:n) Data[i,] <- row)
   user  system elapsed 
   0.94    0.00    0.93
>
> # Pre-allocated matrix (fast!)
> Data <- as.matrix(Data)
> system.time({ for(i in 1:n) Data[i,] <- row; Data <- as.data.frame(Data) })
   user  system elapsed 
      0       0       0 

这篇关于在R中迭代构造的数据帧的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！