Question

我有一个矩阵（名为＆＃34; my_matrix＆＃34;），有150列（colnames为1,2,3,4,5,6,7，...）和100000行。

我执行以下操作：

missing = c(50,57,60,77,99,101,102,109)

for(i in 1:ncol(my_matrix)) {
  if(colnames(my_matrix)[i] %in% missing) {
    for(j in 1:nrow(my_matrix)) {
        if(grepl('_old$', rownames(my_matrix)[j])){
          my_matrix[j,i] <- my_matrix[gsub("_old", "_new", rownames(my_matrix)[j]),i]
        }
    }
  }
}

此操作正常，并且基本上查看是否在＆＃34;缺少＆＃34;中找到列的名称。如果是，则查看行的名称是否以＆＃34; _old＆＃34;结尾。如果是这样，则将单元格的值替换为另一个单元格的值（例如，列50和行237478_old的值将替换为列50和行237478_new的值，依此类推。）

不幸的是它很慢并且需要几个小时才能执行完毕。有没有更快的方法来执行此操作（例如使用apply）？

提前致谢！

Answer 1

我们创建列的索引（＆＃39; j1＆＃39;）和行（对于＆＃39; new＆＃39;和旧的＆＃39;行名称）和提取行/列索引的值，并替换为＆＃34; new＆＃34;中的值。行/列值。

 j1 <- colnames(my_matrix) %in% missing
 i1 <- grepl('_old$', rownames(my_matrix))
 i2 <- grepl('_new$', rownames(my_matrix))
 my_matrix[i1,j1] <- my_matrix(i2, j1]

R - 有效地循环通过矩阵

1 个答案: