我在R中有以下代码:
final_results <- list()
for (i in 1:339)
{
index_i = i
num_i = rnorm(1,1,1)
temp_i = data.frame(index_i,num_i)
final_results[[i]] <- temp_i
}
results_dataframe <- do.call(rbind.data.frame, final_results)
我想把这段代码分成"chunk "100股。例如:
# break into chunks
# chunk 1
final_results <- list()
for (i in 1:100)
{
index_i = i
num_i = rnorm(1,1,1)
temp_i = data.frame(index_i,num_i)
final_results[[i]] <- temp_i
}
results_dataframe_1 <- do.call(rbind.data.frame, final_results)
# chunk 2
final_results <- list()
for (i in 101:201)
{
index_i = i
num_i = rnorm(1,1,1)
temp_i = data.frame(index_i,num_i)
final_results[[i]] <- temp_i
}
results_dataframe_2 <- do.call(rbind.data.frame, final_results)
# chunk 3
final_results <- list()
for (i in 202:302)
{
index_i = i
num_i = rnorm(1,1,1)
temp_i = data.frame(index_i,num_i)
final_results[[i]] <- temp_i
}
results_dataframe_3 <- do.call(rbind.data.frame, final_results)
# chunk 4
final_results <- list()
for (i in 303:339)
{
index_i = i
num_i = rnorm(1,1,1)
temp_i = data.frame(index_i,num_i)
final_results[[i]] <- temp_i
}
results_dataframe_4 <- do.call(rbind.data.frame, final_results)
# bind everything together
final_result = rbind(results_dataframe_1, results_dataframe_2, results_dataframe_3, results_dataframe_4)
我正在寻找一种更有效的方法来做到这一点。例如,假设索引从1:887开始-我将不得不多次复制和修改这段代码。
我想到了下面的方法来开始这个问题——我可以"打破索引"。插入任意数量的"chunk "
d = 1:339
res<-as.integer(quantile(d, probs=seq(0.1,1, by=0.1)))
[1] 34 68 102 136 170 203 237 271 305 339
- 但是,是否有一种方法可以通过这些"块"来获取这些分位数并有效地运行循环?
谢谢!
基于for
循环代码,我们可能需要一个组选项,即创建一个分组索引,gl
每100个值增加1,然后应用rnorm
和rbind
list
元素
lst1 <- tapply(1:339, as.integer(gl(339, 100, 339)),
FUN = function(x) rnorm(length(x), 1, 1))
out <- do.call(rbind, Map((x, y) data.frame(grp = x, val = y),
names(lst1), lst1))
如果您希望能够保留块,以便它们可以在循环中运行(例如,如果计算速度很慢,并且您希望能够检查进度),那么获得固定块大小的一个选项将是:
n <- 339
chunk_size <- 100
chunks <- split(seq(n), seq(n) %/% chunk_size)
结果是
chunks
#> $`0`
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
#> [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
#> [51] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75
#> [76] 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99
#>
#> $`1`
#> [1] 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117
#> [19] 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135
#> [37] 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153
#> [55] 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171
#> [73] 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189
#> [91] 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199
#>
#> $`2`
#> [1] 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217
#> [19] 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235
#> [37] 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253
#> [55] 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271
#> [73] 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289
#> [91] 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299
#>
#> $`3`
#> [1] 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318
#> [20] 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337
#> [39] 338 339
这意味着你可以运行一次只迭代100次的循环,得到
all_results <- list()
for(i in seq_along(chunks)) {
all_results[[i]] <- do.call(rbind, lapply(chunks[[i]], function(i) {
data.frame(index_i = i, num_i = rnorm(1, 1, 1))
}))
}
这给了我们一个包含四个数据帧的列表,然后你可以在末尾绑定它们。
str(all_results)
#> List of 4
#> $ :'data.frame': 99 obs. of 2 variables:
#> ..$ index_i: int [1:99] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
#> ..$ num_i : num [1:99] 0.5198 -0.0456 0.7916 0.4286 -0.2205 ...
#> $ :'data.frame': 100 obs. of 2 variables:
#> ..$ index_i: int [1:100] 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 ...
#> ..$ num_i : num [1:100] -0.27 1.767 -0.979 2.163 0.911 ...
#> $ :'data.frame': 100 obs. of 2 variables:
#> ..$ index_i: int [1:100] 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 ...
#> ..$ num_i : num [1:100] -0.799 2.709 1.516 1.719 0.878 ...
#> $ :'data.frame': 40 obs. of 2 variables:
#> ..$ index_i: int [1:40] 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 ...
#> ..$ num_i : num [1:40] -0.498 0.742 1.92 1.991 2.173 ...
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