Question

我在R中使用plyr包来执行以下操作：

根据A栏和B栏从表A中选取一行
在表A中找到在A列和B列中具有相同值的行
将表C中的C列复制到表A

我已经制作了进度条以显示进度，但是在显示为100％后它似乎仍在运行，因为我看到我的CPU仍然被RGUI占用，但它只是没有结束。

我的表A有大约40000行数据，其中包含唯一的A列和B列。

我怀疑plyr中“split-conquer-combine”工作流程的“组合”部分无法处理这40000行数据，因为我可以为另一个包含4000行数据的表做这件事。

有关提高效率的建议吗？感谢。

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这是我的代码：

for (loop.filename in (1:nrow(filename)))
  {print("infection source merge")
   print(filename[loop.filename, "table_name"])
   temp <- get(filename[loop.filename, "table_name"])
   temp1 <- ddply(temp,
                  c("HOSP_NO", "REF_DATE"),
                  function(df)
                    {temp.infection.source <- abcde[abcde[,"Case_Number"]==unique(df[,"HOSP_NO"]) &
                                              abcde[,"Reference_Date"]==unique(df[,"REF_DATE"]),
                                              "Case_Definition"]
                     if (length(temp.infection.source)==0) {
                         temp.infection.source<-"NIL"
                         } else {
                         if (length(unique(temp.infection.source))>1) {
                             temp.infection.source<-"MULTIPLE"
                             } else {
                            temp.infection.source<-unique(temp.infection.source)}}
                     data.frame(df,
                                INFECTION_SOURCE=temp.infection.source)
                     },
                    .progress="text")
   assign(filename[loop.filename, "table_name"], temp1)
  }

Answer 1

如果我理解了你想要达到的目标，那么这应该做你想要的，非常快速，没有太多记忆丧失。

#toy data
A <- data.frame(
    A=letters[1:10],
    B=letters[11:20],
    CC=1:10
)

ord <- sample(1:10)
B <- data.frame(
    A=letters[1:10][ord],
    B=letters[11:20][ord],
    CC=(1:10)[ord]
)
#combining values
A.comb <- paste(A$A,A$B,sep="-")
B.comb <- paste(B$A,B$B,sep="-")
#matching
A$DD <- B$CC[match(A.comb,B.comb)]
A

仅当组合是唯一的时才适用。如果他们不是，你将不得不首先照顾。如果没有数据，就很难知道你在整个函数中想要实现的是什么，但是你应该能够将这里给出的逻辑移植到你自己的情况中。

在合并期间，在R中的plyr非常慢

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1 个答案: