Question

在这个论坛中，我找到了一种很好的方法，可以在R中对行进行逐行计算，然后将其存储在新创建的列中（c3）。

在下面提供的代码中，嵌套的ifelse（）语句以三个级别（a1范围从1到3）为例进行说明。

a1 <-   1 # variable 1; for this example it's either 1 or not.
a2 <-   2 # range: up to 10 values (e.g. for this example 1:10)

c1 <- c(1:6)   # column 1 as sample data set
c2 <- c(11:16) # column 2 as sample data set

# column 3 calculated based on row wise operations
c3 <- ifelse(a1==1 & a2==1,1,ifelse(a1==1 & a2==2,2,ifelse(a1==1 & a2==3,3,4))) 

r <- t(rbind(c1,c2,c3))
r

现在我需要ifelse()语句嵌套10（！）次（至少）。像

这样的东西

ifelse(a1 == 1 & a2 ==1,,ifelse(a1 == 1 & a2 ==2,,ifelse(a1 == 1 & a2 ==3,,ifelse(a1 == 1 & a2 ==4,,ifelse(a1 == 1 & a2 ==5,,ifelse(a1 == 1 & a2 ==6,,ifelse(a1 == 1 & a2 ==7,,ifelse(a1 == 1 & a2 ==8,,ifelse(a1 == 1 & a2 ==9,,)))))))))

虽然这样的嵌套ifelse()语句可能适用于2或3级，但我想知道是否有更高效（性能更快）的方法来执行这10个嵌套的行式操作。

我可以补充一下：根据嵌套的级别，必须进行不同的计算。因此，例如（1）在现实生活中看起来更像（2）。

(1) ifelse(a1==1 & a2==1,1, etc)
(2) ifelse(a1==1 & a2==1,variable1*(1+variable2 /variable3), etc)

系统：Mac OS X Mavericks，RStudio：R版本3.1.1（2014-07-10）

Answer 1

创建一个查找表：

lookup=data.frame(a=rep(1:2, 2), b=rep(1:2, each=2), value=1:4)

c3 = with(lookup, lookup[a==a1 & b==a2,]$value)

cbind(c1,c2,c3)

如何提高嵌套ifelse中逐行计算的性能？

1 个答案: