ネストされたForループを最適化するR

Question

この問題では、firstdigits（22番目の列）というデータセットデータ内の列を調べ、各値が何回発生するかを調べ、countという新しい列に入れようとしています（第27欄）。つまり、データ$ firstdigits = 1のどこにあっても、その行のデータ$ count = 5が必要な場所では、$ 1のデータが最初に5回出現します。

私が思いついた方法はうまくいくかもしれませんが、それは私が知るためにまだ実行を完了していないので非常にclunky。私はこれを達成するためのより速い方法を探しています。

unique = as.data.frame(unique(data$firstdigits)) 
count = as.data.frame(0) 
for (i in 1:nrow(unique)){ 
    count[i,1] = sum(data$firstdigits == unique[i,1]) 
} 

data$count = 0 
for(j in 1:nrow(data)){ 
    for(k in 1:nrow(unique)){ 
    if (data[j,22] == unique[k,1]){ 
     data[j,27] == count[k,1] 
    } 
    } 
} 

Answer 1

たぶん、あなたは完全に、ネストされたループをドロップすることができます：

をあなたはdata$firstdigits内のすべての一意の値を通過し、その後data$countに出現回数を割り当てることができるループを使用する：

どう

## create count column if necessary 
# data$count <- 0 

for (v in unique(data$firstdigits)){ 

# number of occurences x 
x <- sum(data$firstdigits == v) 

data$count[data$firstdigits == v] <- x 

} 

Answer 2

約sqldf

library(sqldf) 

> df=NULL 
> df$col26=sample(100,100,T) 
> df=as.data.frame(df) 

> df2=sqldf("select count(col26) as col27,col26 from df group by col26") 
> df2=as.data.frame(df2) 

> str(df) 
'data.frame': 100 obs. of 1 variable: 
$ col26: int 21 49 99 100 46 72 32 84 44 100 ... 

> str(df2) 
'data.frame': 57 obs. of 2 variables: 
$ col27  : int 1 1 1 3 1 1 1 1 4 1 ... 
$ col26  : int 6 9 10 11 12 14 16 17 21 22 ... 

> df3=merge(df2,df,by="col26",all.y=TRUE) 

> str(df3) 
'data.frame': 100 obs. of 2 variables: 
$ col26  : int 6 9 10 11 11 11 12 14 16 17 ... 
$ col27  : int 1 1 1 3 3 3 1 1 1 1 ... 

Answer 3

あなたはtableとdplyrを使用することができます。私はその後、私は新しい列

df <- df %>% 
     mutate(count = tbl.df[as.character(firstdigits)]) 

注意としてカウントをバインドするdplyr::mutateを使用して一意の値

tbl.df <- table(df$firstdigits) 
tbl.df 

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
9 10 11 9 15 7 7 12 6 7 7 

をカウントするために使用table

df <- data.frame(firstdigits <- round(runif(100)*10)) 
df 

    firstdigits 
1   1 
2   7 
3   1 
4   2 
5   1 
6   0 

をデータフレームを構成していますよ文字値を使用してtbl.dfを索引付けします。 tbl.df[0]は有効なインデックスではありませんが、tbl.df["0"]は9を返します。