R中的子子列表元素的向量化替换

ikfrs5lh 于 2023-03-10 发布在其他

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我有一个有点复杂的数据结构，看起来像这样：

x <- list(
  list(1, "a", 2, "b", 0.1),
  list(3, "c", 4, "d", 0.2),
  list(5, "e", 6, "f", 0.3)
)

y <- rep(list(x), 10)

我有一个数据框，

df <- data.frame(
  x1 = c(0.33,1.67,-0.62,-0.56,0.17,0.73,0.59,0.56,-0.22,1.49),
  x2 = c(-0.82,1.22,0.65,0.54,-2.26,1.21,-0.44,-0.92,-0.56,0.50),
  x3 = c(-0.16,0.49,-0.82,-0.71,0.13,1.22,1.23,-0.01,-1.11,0.97)
)

(the列名不重要），并且基本上 Dataframe 的每一行（即，0.33、-0.82和-0.16）表示需要在y内的x的每个副本的每个子列表的最后位置中的值。
我的python/julia大脑在循环中工作得最好，所以我可以通过循环y，然后循环每个sub-sub列表来得到我想要的结果，如下所示：

for(i in seq_len(length(y))) {
  for(j in 1:3) {
    y[[i]][[j]][[5]] <- df[[i, j]]
  }
}

这是可行的。但是对于我拥有的大得多的数据来说，它真的很慢。所以我试着找出最快的矢量化版本。
我一直在尝试使用Map()，但肯定是搞砸了某处，错过了一个步骤，因为这：

y_new <- y
for (j in 1:3) {
  y_new <- Map(function(sublist, value) {sublist[[5]] <- value; sublist},
               y_new, df[, j])
}

不起作用（identical(y, y_new)返回FALSE，我想我在这里遗漏了一个子集级别。
我根本没有嫁给Map()，从字面上看，我正在寻找的只是嵌套for循环的 * 最快 * 替代品。
任何/所有的帮助都非常感谢！！

来源：https://stackoverflow.com/questions/75692335/vectorize-replacement-of-sub-sub-list-elements-in-r

3条答案

按热度按时间

kiz8lqtg1#

使用Map，我们可以

y_new <- Map(\(u, v) Map(\(uu, vv) {uu[5] <- vv; uu}, u, v), y, asplit(df, 1))

使用OP代码进行测试

> for(i in seq_len(length(y))) {
+   for(j in 1:3) {
+     y[[i]][[j]][[5]] <- df[[i, j]]
+   }
+ }
> 
> all.equal(y_new, y)
[1] TRUE

作为一种矢量化方法，可以选择unlist并指定

v1 <- unlist(y)
v1[seq(5, length(v1), by = 5)] <- c(t(df))
y_new <- type.convert(relist(v1, skeleton = y), as.is = TRUE)

检查

> for(i in seq_len(length(y))) {
+   for(j in 1:3) {
+     y[[i]][[j]][[5]] <- df[[i, j]]
+   }
+ }
> 
> all.equal(y, y_new)
[1] TRUE

赞(0）回复(0）举报 2023-03-10

suzh9iv82#

我们可以使用map2两次：
首先，我们使用asplit(df, 1)将 Dataframe df转换为一个向量列表，第一个map2()迭代y和行向量列表，第二个map2()将y中每个嵌套列表的第5个元素替换为df中的相应值。
我们使用大括号{}和分号;将多个表达式组合为单个表达式。

library(purrr)

map2(y, asplit(df, 1), ~ map2(.x, .y, ~ { .x[[5]] <- .y; .x }))

赞(0）回复(0）举报 2023-03-10

9jyewag03#

@akrun关于取消列表和重新列表的建议很优雅，也很符合习惯用法（“R式”）。
但我希望这样做时不要强制，特别是从数字到字符再到字符，这可能会很慢，并导致精度损失。像这样的操作会更快更安全：

unlist0 <- function(x) unlist(x, recursive = FALSE, use.names = FALSE)
split0 <- function(x, f) unname(split(x, f))

n <- length(y) # 10
n1 <- length(y[[1L]]) # 3
n11 <- length(y[[c(1L, 1L)]]) # 5

uy <- unlist0(unlist0(y))
uy[seq.int(n11, n * n1 * n11, n11)] <- as.list(t(df))
suy <- split0(split0(uy, gl(n * n1, n11)), gl(n, n1))

这里有一个基准：
x一个一个一个一个x一个一个二个x
请注意，只有第三和第四个答案与第一个答案相同（在identical的意义上）。第二个答案由于精度损失而不同。

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