过去几天我一直在为此绞尽脑汁。我有一个数据集，显示如下：
V1 <- c("A", "B", "C", "D", "B", "A", "A", "D")
V2 <- c("B", "E", "A", "G", "C", "G", "E", "B")
R1 <- c(120, 195, 135, 30, 195, 120, 120, 30)
G1 <- c(0, 195, 0, 195, 195, 0, 0, 195)
B1 <- c(240, 195, 0, 135, 195, 240, 240, 135)
R2 <- c(195, 60, 120, 75, 135, 75, 60, 195)
G2 <- c(195, 15, 0, 15, 0, 15, 15, 195)
B2 <- c(195, 150, 240, 150, 0, 150, 150, 195)
cross <- data.frame(V1,V2,R1,G1,B1,R2,G2,B2)
这是我实际数据集的一个非常简化的版本，它要大得多，有超过60000个观测值。在前两列中，V1和V2表示ID变量。然后，R1、B1和G1对应于与V1相关联的属性，同样，R2、B2和G2是V2的属性(这是一个网络模型，映射哪些节点链接到哪些节点以及这些节点的相关属性，但这与重点无关(。这给出了一个数据帧，看起来像：
V1 V2 R1 G1 B1 R2 G2 B2
1 A B 120 0 240 195 195 195
2 B E 195 195 195 60 15 150
3 C A 135 0 0 120 0 240
4 D G 30 195 135 75 15 150
5 B C 195 195 195 135 0 0
6 A G 120 0 240 75 15 150
7 A E 120 0 240 60 15 150
8 D B 30 195 135 195 195 195
注意，在V1中出现的ID也可以出现在V2中。还要注意，每个ID的关联属性在整个数据集中是唯一和统一的。
现在，我想做的是遍历每一行并计算一系列均值。在这个过程的第一次迭代之后，我的数据应该看起来像：
V1 V2 R1 G1 B1 R2 G2 B2
1 A B 157.5 97.5 217.5 157.5 97.5 217.5
2 B E 195 195 195 60 15 150
3 C A 135 0 0 120 0 240
4 D G 30 195 135 75 15 150
5 B C 195 195 195 135 0 0
6 A G 120 0 240 75 15 150
7 A E 120 0 240 60 15 150
8 D B 30 195 135 195 195 195
即，R1和R2是其针对第一行的先前两个相应值120和195的平均值。等等。
然后，该均值被重新插入为新属性(与ID匹配(，该过程从下一行开始。在这一步之后，我的数据集应该看起来像：
V1 V2 R1 G1 B1 R2 G2 B2
1 A B 157.5 97.5 217.5 157.5 97.5 217.5
2 B E 157.5 97.5 217.5 60 15 150
3 C A 135 0 0 157.5 97.5 217.5
4 D G 30 195 135 75 15 150
5 B C 157.5 97.5 217.5 135 0 0
6 A G 157.5 97.5 217.5 75 15 150
7 A E 157.5 97.5 217.5 60 15 150
8 D B 30 195 135 157.5 97.5 217.5
因此，A和B的所有属性都发生了变化。然后，该过程将继续到第二行(对于B和E(，依此类推。该过程将一直持续到到达最后一行。
这是我迄今为止的代码。我没有使用data.table，因为这正是我想要弄清楚的。但它是这样的。它很有效，但速度非常慢，这让我很难探究系统中发生了什么。
for(i in 1:nrow(cross)){
Rc <- (cross[i,3] + cross[i,6]) / 2
Gc <- (cross[i,4] + cross[i,7]) / 2
Bc <- (cross[i,5] + cross[i,8]) / 2
V1c <- cross[i,"V1"]
V2c <- cross[i,"V2"]
cross$R1 <- with(cross, replace(R1, V1 == V1c, Rc))
cross$G1 <- with(cross, replace(G1, V1 == V1c, Gc))
cross$B1 <- with(cross, replace(B1, V1 == V1c, Bc))
cross$R1 <- with(cross, replace(R1, V1 == V2c, Rc))
cross$G1 <- with(cross, replace(G1, V1 == V2c, Gc))
cross$B1 <- with(cross, replace(B1, V1 == V2c, Bc))
cross$R2 <- with(cross, replace(R2, V2 == V2c, Rc))
cross$G2 <- with(cross, replace(G2, V2 == V2c, Gc))
cross$B2 <- with(cross, replace(B2, V2 == V2c, Bc))
cross$R2 <- with(cross, replace(R2, V2 == V1c, Rc))
cross$G2 <- with(cross, replace(G2, V2 == V1c, Gc))
cross$B2 <- with(cross, replace(B2, V2 == V1c, Bc))
}
考虑到我的数据大小，这个过程需要一个多小时。据我所知，data.table应该更快。我几乎什么都试过，从琐碎的东西到转换成矩阵。我甚至对需要替换的数据进行了细分。但我在尝试使用data.table时遇到了很多困难，这显然会跳过使用for循环的需要。
如果有任何帮助的话，循环的慢部分似乎是替换变量的部分，而不是生成变量的部分。
提前感谢！
我是data.table的忠实粉丝，但我认为这里不需要它。不是在每次迭代中更新整个data.frame中的所有匹配条目，而是通过索引更新参考矩阵。
V1 <- c("A", "B", "C", "D", "B", "A", "A", "D")
V2 <- c("B", "E", "A", "G", "C", "G", "E", "B")
R1 <- c(120, 195, 135, 30, 195, 120, 120, 30)
G1 <- c(0, 195, 0, 195, 195, 0, 0, 195)
B1 <- c(240, 195, 0, 135, 195, 240, 240, 135)
R2 <- c(195, 60, 120, 75, 135, 75, 60, 195)
G2 <- c(195, 15, 0, 15, 0, 15, 15, 195)
B2 <- c(195, 150, 240, 150, 0, 150, 150, 195)
V12 <- c(V1, V2)
uids <- unique(V12)
idx1 <- match(V1, uids)
idx2 <- match(V2, uids)
mRef <- matrix(c(R1, R2, G1, G2, B1, B2), ncol = 3)[match(uids, V12),]
mRef是V1和V2中的唯一ID的R、G、B值的矩阵。CCD_ 33矢量指向与CCD_ 35和CCD_ 36中的ID相对应的CCD_。
这里有一个快速的小Rcpp函数，用于迭代idx1和idx2以更新mRef。
Rcpp::cppFunction('NumericMatrix updatecross(const IntegerVector& id1, const IntegerVector& id2, NumericMatrix attr) {
const int idrows = id1.length();
const int attrcols = attr.ncol();
double newval = 0;
for (int col = 0; col < attrcols; col++) {
for (int row = 0; row < idrows; row++) {
newval = (attr(id1(row), col) + attr(id2(row), col))/2;
attr(id1(row), col) = newval;
attr(id2(row), col) = newval;
}
}
return attr;
}')
更新mRef并使用idx向量构建最终的data.frame。
mRef <- updatecross(idx1 - 1L, idx2 - 1L, mRef)
cross <- cbind(data.frame(V1, V2),
setNames(cbind(as.data.frame(mRef[idx1,]),
as.data.frame(mRef[idx2,])),
c("R1", "G1", "B1", "R2", "G2", "B2")))
cross
#> V1 V2 R1 G1 B1 R2 G2 B2
#> 1 A B 104.0625 66.5625 154.6875 90.0000 78.7500 144.3750
#> 2 B E 90.0000 78.7500 144.3750 104.0625 66.5625 154.6875
#> 3 C A 127.5000 52.5000 146.2500 104.0625 66.5625 154.6875
#> 4 D G 90.0000 78.7500 144.3750 99.3750 76.8750 125.6250
#> 5 B C 90.0000 78.7500 144.3750 127.5000 52.5000 146.2500
#> 6 A G 104.0625 66.5625 154.6875 99.3750 76.8750 125.6250
#> 7 A E 104.0625 66.5625 154.6875 104.0625 66.5625 154.6875
#> 8 D B 90.0000 78.7500 144.3750 90.0000 78.7500 144.3750
D和B在任何地方都是一样的，因为它们是最后更新的。类似地，A和E在任何地方都是相同的，因为在第7行之后都没有更新。
使用igraph(不确定是否会更快(：
library(igraph)
library(purrr)
vertices <- tibble(
V = c("A", "B", "C", "D", "G", "E"),
R = c(120, 195, 135, 30, 75, 60),
G = c(0, 195, 0, 195, 15, 15),
B = c(240, 195, 0, 195, 150, 150)
)
edges <- tibble(
from = c("A", "B", "C", "D", "B", "A", "A", "D"),
to = c("B", "E", "A", "G", "C", "G", "E", "B")
)
g <- graph_from_data_frame(edges, vertices = vertices, directed = FALSE)
for(iRow in seq_len(nrow(edges))){
v <- as.character(edges[iRow,])
values <- igraph::vertex.attributes(g, v) %>%
.[-1] %>%
map_dbl(mean)
for(iAttr in names(values))
vertex_attr(g, iAttr, v) <- values[[iAttr]]
}
as_tibble(vertex.attributes(g))
结果：
name R G B
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 104. 66.6 162.
2 B 90 78.8 159.
3 C 128. 52.5 146.
4 D 90 78.8 159.
5 G 99.4 76.9 141.
6 E 104. 66.6 162.
我不确定这个过程代表什么，最终结果取决于您的数据所描述的合并顺序。你能分享一下你最初的问题吗？这个问题就是从这个问题衍生出来的？