Optimieren der Verarbeitungszeit in den verschachtelten For-Schleifen - R

Question

Ich habe zwei Datensätze mit 24k und 15k Zeilen. Ich habe verschachtelte for-Schleifen verwendet, um einige Daten neu zu schreiben ... aber es dauert ewig, um die Operation zu berechnen.

hat jemand einen Vorschlag, wie man den Code optimieren kann, um den Prozess zu beschleunigen?

mein Code:

for(i in 1:length(data$kolicina)){ 
    for(j in 1:length(df$kolicina)){ 
    if(data$LIXcode[i] == df$LIXcode[j]){ 
     data$kolicina[i] <- df$kolicina[j] 
    } 
    } 
} 

der vollständige Code mit dem imput wie folgt aussieht:

df <- data[grepl("Trennscheiben", data$a_naziv) & data$SestavKolicina > 1,] 
for(i in 1:length(df$kolicina)){ 
    df$kolicina[i] <- df$kolicina[i]/10 
} 

for(i in 1:length(data$kolicina)){ 
    for(j in 1:length(df$kolicina)){ 
    if(data$LIXcode[i] == df$LIXcode[j]){ 
     data$kolicina[i] <- df$kolicina[j] 
    } 
    } 
} 

die Daten:

LIXcode   a_naziv     RacunCenaNaEM kolicina 
LIX2017396957 MINI HVLP Spritzpistole 20,16   1 
LIX2017396957 MINI HVLP Spritzpistole 20,16   1 
LIX2017396963 Trennscheiben Ø115 Ø12 12,53   30 
LIX2017396963 Trennscheiben Ø115 Ø12 12,53   1 

Answer 1

ich das alleine nicht versucht haben, Maschine, aber das sollte funktionieren

fun <- function(x,y){ 
    x[which(x$LIXcode %in% y$LIXcode)]$kolicina = 
    y[which(x$LIXcode %in% y$LIXcode)]$kolicina 
    } 
} 

fun(data,df) 

R hat die Fähigkeit, sie alle parallel

Answer 2

Soweit ich verstehe, die Frage betrifft Tabelle „DT1“ mit Schlüsselspalte „a“ und eine beliebige Anzahl von Wertspalten und eine beliebige Anzahl von Beobachtungen zu tun. Und dann haben wir eine "dt2", die eine Art von Mapping hat - was bedeutet, dass Spalte "a" eindeutige Werte hat und einige Spalte "b" hat Werte, die in "dt1" geschrieben werden müssen, wo Spalten "a" übereinstimmen.

Ich würde vorschlagen, Tabellen verknüpft:

require(data.table) 

dt1 <- data.table(a = sample(1:10, 1000, replace = T), 
      b = sample(letters, 1000, replace = T)) 

dt2 <- data.table(a = 1:10, 
        b = letters[1:10]) 

output <- merge(dt1, dt2, by = "a", all.x = T) 

Sie können auch versuchen:

dt1[,new_value:=dt2$b[match(a, dt2$a)] 

Beide Lösungen sind vektorisiert, deshalb fast sofort.

Basislösung (keine data.table Syntax, obwohl ich würde empfehlen Ihnen, es zu lernen):

dt1$new_value <- dt2$b[match(dt1$a, dt2$a)] 

Und das ist, wenn ich die Frage richtig verstanden ...

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hier ist eine funktionierende Lösung für erwartete Ausgabe aufzunehmen:

dt1[a %in% dt2$a, b:=dt2$b[match(a, dt2$a)]]