Question

我有一个包含重复值的索引向量：

 IN <- c(1, 1, 2, 2, 3, 4, 5)

我想使用这些索引减去两个向量：

ST <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)
SB <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)

但是，我想在＆＃34; order＆＃34;中进行减法。这样，在减去第一个索引值（0,1）之后，第二个减法将“＃34;构建”＃34;第一次减法。我想最终得到一个看起来像这样的矢量FN：

c(-2, -2, -1, -1, -1, 0, 0)

这很容易在for循环中完成：

for(i in seq_along(IN)){
  ST[IN[i]] <- ST[IN[i]] - SB[IN[i]]
}

但我需要在长向量上多次运行此循环，这可能需要很长时间。有没有办法对这个任务进行矢量化并避免for循环？也许使用data.table技术？

Answer 1

当然，有了data.table，它就是

library(data.table)
DT = data.table(ST)
mDT = data.table(IN, SB)[, .(sub = sum(SB)), by=.(w = IN)]
DT[mDT$w, ST := ST - mDT$sub ]

   ST
1: -2
2: -2
3: -1
4: -1
5: -1
6:  0
7:  0

或者用基础R：

w = sort(unique(IN))
ST[w] <- ST[w] - tapply(SB, IN, FUN = sum)
# [1] -2 -2 -1 -1 -1  0  0

Answer 2

以下是在基础R中使用aggregate的选项：

ag <- aggregate(.~IN, data.frame(IN, ST[IN]-SB[IN]), sum)
replace(ST, ag[,1], ag[,2])

#[1] -2 -2 -1 -1 -1  0  0

或使用xtabs：

d <- as.data.frame(xtabs(B~A, data.frame(A=IN, B=ST[IN]-SB[IN])))
replace(ST, d[,1], d[,2])

矢量化循环与重复索引

2 个答案: