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Question

我有一个名为“d”的〜大约1,300,000行和4列以及另一个名为“gc”的~12,000行和2列的数据框（但请参见下面的小例子）。

d <- data.frame( gene=rep(c("a","b","c"),4), val=rnorm(12), ind=c( rep(rep("i1",3),2), rep(rep("i2",3),2) ), exp=c( rep("e1",3), rep("e2",3), rep("e1",3), rep("e2",3) ) )
gc <- data.frame( gene=c("a","b","c"), chr=c("c1","c2","c3") )

以下是“d”的样子：

   gene         val ind exp
1     a  1.38711902  i1  e1
2     b -0.25578496  i1  e1
3     c  0.49331256  i1  e1
4     a -1.38015272  i1  e2
5     b  1.46779219  i1  e2
6     c -0.84946320  i1  e2
7     a  0.01188061  i2  e1
8     b -0.13225808  i2  e1
9     c  0.16508404  i2  e1
10    a  0.70949804  i2  e2
11    b -0.64950167  i2  e2
12    c  0.12472479  i2  e2

这是“gc”：

  gene chr
1    a  c1
2    b  c2
3    c  c3

我想通过合并“gc”中与第一列“d”匹配的数据，将第5列添加到“d”。目前我正在使用 sapply 。

d$chr <- sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )

但是在实际数据上，需要“非常长”的时间（我使用“system.time（）”运行命令超过30分钟，但仍未完成）。

你知道我怎么能以聪明的方式重写这个吗？或者我应该考虑使用 plyr ，也许使用“并行”选项（我的计算机上有四个核心）？在这种情况下，最好的语法是什么？

提前致谢。

Answer 1

我认为您可以将因子用作索引：

gc[ d[,1], 2]
 [1] c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3
Levels: c1 c2 c3

与：

相同

 sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )
 [1] c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3
Levels: c1 c2 c3

但要快得多：

> system.time(replicate(1000,sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )))
   user  system elapsed 
   5.03    0.00    5.02 
> 
> system.time(replicate(1000,gc[ d[,1], 2]))
   user  system elapsed 
   0.12    0.00    0.13

编辑：

扩大评论范围。 gc数据框要求gene的每个级别按照此级别的顺序排列一行：

 d <- data.frame( gene=rep(c("a","b","c"),4), val=rnorm(12), ind=c( rep(rep("i1",3),2), rep(rep("i2",3),2) ), exp=c( rep("e1",3), rep("e2",3), rep("e1",3), rep("e2",3) ) )
gc <- data.frame( gene=c("c","a","b"), chr=c("c1","c2","c3") )

gc[ d[,1], 2]
 [1] c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3
Levels: c1 c2 c3

sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )
 [1] c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1
Levels: c1 c2 c3

但要解决这个问题并不难：

levels(gc$gene) <- levels(d$gene) # Seems redundant as this is done right quite often automatically
gc <- gc[order(gc$gene),]


gc[ d[,1], 2]
 [1] c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1
Levels: c1 c2 c3

sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )
 [1] c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1 c2 c3 c1
Levels: c1 c2 c3

Answer 2

另一种解决方案是，在时间方面不会超过Sasha的方法，但更具有推广性和可读性，只需merge两个数据框：

d <- merge(d, gc)

我的系统速度较慢，所以这是我的时间：

> system.time(replicate(1000,sapply( 1:nrow(d), function(x) gc[ gc$gene==d[x,1], ]$chr )))
   user  system elapsed 
  11.22    0.12   11.86 
> system.time(replicate(1000,gc[ d[,1], 2])) 
   user  system elapsed 
   0.34    0.00    0.35 
> system.time(replicate(1000, merge(d, gc, by="gene"))) 
   user  system elapsed 
   3.35    0.02    3.40

好处是您可以拥有多个密钥，对非匹配项目的精细控制等等。

如何重写“sapply”命令以提高性能？

2 个答案:

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