好吧,这应该是一个简单的,但我正在寻找尽可能快的解决方案。
我们说我有3个表(表的数量会大得多):
tab1 <- table(c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3))
tab2 <- table(c(1, 1, 4, 4, 4))
tab3 <- table(c(1, 1, 2, 3, 5))
这就是我们得到的:
> tab1
1 2 3
3 2 3
> tab2
1 4
2 3
> tab3
1 2 3 5
2 1 1 1
我希望以快速的方式拥有它以便与许多大表一起使用是:
1 2 3 4 5
7 3 4 3 1
因此,基本上表格会聚合在所有names
上。是否有基本功能可以解决这个问题?谢谢你的帮助!
答案 0 :(得分:12)
我们连接(c
)tab
输出以创建&#39; v1&#39;,使用tapply
获取按{0}分组的元素sum
该对象的names
。
v1 <- c(tab1, tab2, tab3)
tapply(v1, names(v1), FUN=sum)
#1 2 3 4 5
#7 3 4 3 1
答案 1 :(得分:5)
您可以使用rowsum()
。输出与您显示的输出略有不同,但您可以在计算后重新进行重组。 rowsum()
已知非常有效。
x <- c(tab1, tab2, tab3)
rowsum(x, names(x))
# [,1]
# 1 7
# 2 3
# 3 4
# 4 3
# 5 1
以下是添加了akrun的 data.table 建议的基准。
library(microbenchmark)
library(data.table)
xx <- rep(x, 1e5)
microbenchmark(
tapply = tapply(xx, names(xx), FUN=sum),
rowsum = rowsum(xx, names(xx)),
data.table = data.table(xx, names(xx))[, sum(xx), by = V2]
)
# Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval
# tapply 150.47532 154.80200 176.22410 159.02577 204.22043 233.34346 100
# rowsum 41.28635 41.65162 51.85777 43.33885 45.43370 109.91777 100
# data.table 21.39438 24.73580 35.53500 27.56778 31.93182 92.74386 100
答案 2 :(得分:1)
你可以试试这个
df <- rbind(as.matrix(tab1), as.matrix(tab2), as.matrix(tab3))
aggregate(df, by=list(row.names(df)), FUN=sum)
Group.1 V1
1 1 7
2 2 3
3 3 4
4 4 3
5 5 1