Question

我有一个数据框（df），大约有100,000个条目（df $ col）。我想迭代每个值并添加先前的所有值以将它们与r中的每个迭代（循环）中的其余值进行比较;类似的事情：

第一次迭代：

[1] vs [2 .... n]

第二次迭代：

[1 + 2] vs [3 .... n]

直到

[1 .... n-1] vs [n]

我试图在r：

中编写一个简单的以下代码

aa <- function(df) {
     df <- data.table(d, key = "a")
     m <-df[, sum(x), by="b"]
     nm <-df[, sum(y), by="c"]
     for (i in m$V1)
       l <- i+1
       m <- nm$V1 - l
       print(l, m)
}

任何想法，我怎样才能以更好的方式实现它？感谢

Answer 1

这取决于你的最终目的。如果要将矢量（或data.frame列）划分为两个相同权重（元素总和）的片段，可以尝试将矢量元素分成两半：[50% | 50%]，然后重复将较重的分区分成两半（再次根据元素数量，从而得到[75% | 25%]或[25% | 75%]），依此类推。可能存在确切的解决方案（例如，对于向量1,1,1,5），并且可能存在任意数量的解决方案，这意味着您将必须调整此基本O（log n）二进制搜索。

如果您真的想要显示所有权重对，可以在O（n）中尝试以下内容：

aa=function(df,colname) #arguments: data frame and name (or index) of column
{
    #let's trust the input is sane and go ahead:
    x=df[,colname]
    total=sum(x)
    elems=length(x) #could use nrow(df)
    upper=0
    for(i in 1:(elems-1))
    {
        upper=upper+x[i]
        cat(sep="","First ",i," vs. the other ",elems - i,": ",upper," vs. ",total - upper,"\n") #could use sprintf() for nicer formatting
    }
    #return anything if wanted
}

迭代并在每次迭代r中添加两个值

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