srcmini本文概述
@drsimonj这里有五个简单的窍门, 我发现自己一直与R的同伴分享他们的改进代码！
1.从1开始更有趣
下次使用冒号运算符从1创建序列(如1：n)时, 请尝试seq()。
# Sequence a vector
x <- runif(10)
seq(x)
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
# Sequence an integer
seq(nrow(mtcars))
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
#> [24] 24 25 26 27 28 29 30 31 32
冒号运算符可能会产生意想不到的结果, 可能会引起各种问题, 而你无需注意！看一下要对空向量的长度进行排序时会发生什么：
# Empty vector
x <- c()
1:length(x)
#> [1] 1 0
seq(x)
#> integer(0)
你还将注意到, 这使你不必使用诸如length()之类的函数。当应用于一定长度的对象时, seq()将自动创建一个从1到对象长度的序列。
2. vector()你的c()
下次使用c()创建空向量时, 请尝试将其替换为vector(” type”, length)。
# A numeric vector with 5 elements
vector("numeric", 5)
#> [1] 0 0 0 0 0
# A character vector with 3 elements
vector("character", 3)
#> [1] "" "" ""
这样做可以提高内存使用率并提高速度！你通常经常预先知道向量中将使用哪种类型的值, 以及向量将持续多长时间。使用c()意味着R必须慢慢解决这两个问题。因此, 请使用vector()帮助提升它！
这个值的一个很好的例子是在for循环中。人们通常通过声明一个空向量并使用c()使其增长来编写循环, 如下所示：
x <- c()
for (i in seq(5)) {
x <- c(x, i)
}
#> x at step 1 : 1
#> x at step 2 : 1, 2
#> x at step 3 : 1, 2, 3
#> x at step 4 : 1, 2, 3, 4
#> x at step 5 : 1, 2, 3, 4, 5
而是使用vector()预先定义类型和长度, 并通过索引引用位置, 如下所示：
n <- 5
x <- vector("integer", n)
for (i in seq(n)) {
x[i] <- i
}
#> x at step 1 : 1, 0, 0, 0, 0
#> x at step 2 : 1, 2, 0, 0, 0
#> x at step 3 : 1, 2, 3, 0, 0
#> x at step 4 : 1, 2, 3, 4, 0
#> x at step 5 : 1, 2, 3, 4, 5
这是一个快速的速度比较：
n <- 1e5
x_empty <- c()
system.time(for(i in seq(n)) x_empty <- c(x_empty, i))
#> user system elapsed
#> 15.238 2.327 17.650
x_zeros <- vector("integer", n)
system.time(for(i in seq(n)) x_zeros[i] <- i)
#> user system elapsed
#> 0.007 0.000 0.007
那应该足够令人信服！
3.抛弃which()
下次你使用which()时, 请尝试放弃它！人们经常使用which()从某个布尔条件中获取索引, 然后在这些索引中选择值。这不是必需的。
使向量元素大于5：
x <- 3:7
# Using which (not necessary)
x[which(x > 5)]
#> [1] 6 7
# No which
x[x > 5]
#> [1] 6 7
或计数大于5的值：
# Using which
length(which(x > 5))
#> [1] 2
# Without which
sum(x > 5)
#> [1] 2
你为什么要抛弃which()？通常这是不必要的, 布尔向量就足够了。
例如, R使你可以选择布尔矢量中标记为TRUE的元素：
condition <- x > 5
condition
#> [1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
x[condition]
#> [1] 6 7
同样, 当与sum()或mean()结合使用时, 布尔向量可用于获取满足条件的值的计数或比例：
sum(condition)
#> [1] 2
mean(condition)
#> [1] 0.4
which()告诉你TRUE值的索引：
which(condition)
#> [1] 4 5
尽管结果没有错, 但没有必要。例如, 我经常看到人们结合使用which()和length()来测试任何或所有值是否为TRUE。相反, 你只需要any()或all()：
x <- c(1, 2, 12)
# Using `which()` and `length()` to test if any values are greater than 10
if (length(which(x > 10)) > 0)
print("At least one value is greater than 10")
#> [1] "At least one value is greater than 10"
# Wrapping a boolean vector with `any()`
if (any(x > 10))
print("At least one value is greater than 10")
#> [1] "At least one value is greater than 10"
# Using `which()` and `length()` to test if all values are positive
if (length(which(x > 0)) == length(x))
print("All values are positive")
#> [1] "All values are positive"
# Wrapping a boolean vector with `all()`
if (all(x > 0))
print("All values are positive")
#> [1] "All values are positive"
哦, 它为你节省了一些时间…
x <- runif(1e8)
system.time(x[which(x > .5)])
#> user system elapsed
#> 1.156 0.522 1.686
system.time(x[x > .5])
#> user system elapsed
#> 1.071 0.442 1.662
4.因素那个因素！
你是否曾经从某个因素中删除过价值, 发现自己陷入了不再存在的旧水平？我看到了各种各样的创造性方法来解决这个问题。最简单的解决方案通常只是再次将其包装在factor()中。
本示例创建一个具有四个级别的因子(” a”, ” b”, ” c”和” d”)：
# A factor with four levels
x <- factor(c("a", "b", "c", "d"))
x
#> [1] a b c d
#> Levels: a b c d
plot(x)
如果删除所有一个级别(” d”)的个案, 则级别仍记录在因子中：
# Drop all values for one level
x <- x[x != "d"]
# But we still have this level!
x
#> [1] a b c
#> Levels: a b c d
plot(x)
删除它的一种超简单方法是再次使用factor()：
x <- factor(x)
x
#> [1] a b c
#> Levels: a b c
plot(x)
这通常是解决很多人生气的问题的好方法。因此, 省去你的头痛, 并将其作为因素！
5.首先获得美元, 然后获得权力
下次你要从满足条件的data.frame列中提取值时, 请在$与行之前指定$。
假设你要使用mtcars数据集获得4缸(cyl)汽缸的马力(hp)。你可以编写以下任何一个：
# rows first, column second - not ideal
mtcars[mtcars$cyl == 4, ]$hp
#> [1] 93 62 95 66 52 65 97 66 91 113 109
# column first, rows second - much better
mtcars$hp[mtcars$cyl == 4]
#> [1] 93 62 95 66 52 65 97 66 91 113 109
这里的技巧是使用第二种方法。
但是为什么呢？
第一个原因：消除讨厌的逗号！在列之前指定行时, 需要记住逗号：mtcars [mtcars $ cyl == 4, ] $ hp。当你首先指定列时, 这意味着你现在正在引用向量, 并且不需要逗号！
第二个原因：速度！让我们在更大的数据帧上进行测试：
# Simulate a data frame...
n <- 1e7
d <- data.frame(
a = seq(n), b = runif(n)
)
# rows first, column second - not ideal
system.time(d[d$b > .5, ]$a)
#> user system elapsed
#> 0.497 0.126 0.629
# column first, rows second - much better
system.time(d$a[d$b > .5])
#> user system elapsed
#> 0.089 0.017 0.107
值得, 对不对？
不过, 如果你想磨练R数据框忍者的技能, 建议你学习dplyr。你可以在dplyr网站上获得很好的概述, 或者通过在线课程(例如使用dplyr进行R中的srcmini的Data Manipulation)来真正学习绳索。
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