R循环优化/循环太耗时了
R循环优化/循环太耗时了
提问于 2016-08-02 21:59:03
下面的循环需要很长时间。有没有更省时的方法呢？下面的data.table由27个变量和超过600k的观察值组成。
data <- read.table("file.txt", header = T, sep= "|")
colnames(data)[c(1)] <- c("X")
data <- as.data.table(data)
n=1;
vector <- vector()
for(i in 2:nrow(data))
{
if(data[["X"]][i] != data[["X"]][i-1])
{
n=1; vector[i]=1}
else {
n=n+1; vector[i]=n}}基本上，我需要在X中索引唯一条目的每次出现，即第一次出现，第二次出现，等等，然后将其作为附加列合并到现有数据中。然而，我在编译向量时得到了一些东西。
谢谢。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2016-08-02 22:08:16
首先，使用fread
DT <- fread("file.txt", sep = "|")接下来，使用setnames
setnames(DT, 1, "X")最后，使用rowid
DT[ , vector := rowid(X)] 页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38722565
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