W R jak szybko zapętlać wiersze ramki danych?

Myślę, że muszę to pełna odpowiedź, ponieważ uważam komentarze trudniejsze do śledzenia i już straciłem jeden komentarz na ten temat... Istnieje przykład nullglob , który pokazuje różnice między funkcjami for I stosuje funkcje rodziny znacznie lepiej niż inne przykłady. Kiedy ktoś sprawia, że funkcja jest bardzo powolna, wtedy cała prędkość jest zużywana i nie znajdziesz różnic między wariacjami pętli. Ale kiedy uczynisz funkcję trywialną wtedy zobaczysz jak bardzo pętla wpływa na rzeczy.

Chciałbym też dodać, że niektórzy członkowie rodziny apply mają ciekawe właściwości użytkowe. Najpierw pokażę replikacje względnych wyników nullglob na mojej maszynie.

n <- 1e6
system.time(for(i in 1:n) sinI[i] <- sin(i))
  user  system elapsed 
 5.721   0.028   5.712 

lapply runs much faster for the same result
system.time(sinI <- lapply(1:n,sin))
   user  system elapsed 
  1.353   0.012   1.361 

Plain old stosuje się do macierzowej wersji danych...

mat <- matrix(1:n,ncol =1),1,sin)
system.time(sinI <- apply(mat,1,sin))
   user  system elapsed 
  8.478   0.116   8.531 

Więc samo polecenie apply() jest znacznie wolniejsze niż dla pętli. (bo pętla nie jest znacznie spowolniona, Jeśli używam sin (mat [i,1]).

Kolejny, który nie wydaje się być testowany w innych postach jest tapply.

system.time(sinI <- tapply(1:n, 1:n, sin))
   user  system elapsed 
 12.908   0.266  13.589 

Oczywiście, nigdy nie można użyć tapply w ten sposób, a jego użyteczność jest daleko poza takim problemem prędkości w większości przypadków.