別のデータテーブルのNAに基づいて1つのデータテーブルの値を置き換えます

Question

私は比較しようとしているいくつかの重複しているNP /個人からの遺伝子型データを取得しました。 下記のデータ構造でわかるように、e[1,2]とe[2,3]にはNAがあります。今度はd[1,2]（1）とd[2,3]（1）をNA値で置き換えたいと思います。

d <- structure(list(`100099681` = c(0L, 2L, 0L), `101666591` = c(1L, 1L, 0L), `102247652` = c(1L, 1L, 1L), `102284616` = c(0L, 1L, 0L), `103582612` = c(0L, 1L, 1L), `104344528` = c(2L, 1L, 0L),  `105729734` = c(1L, 0L, 1L), `109897137` = c(0L, 0L, 2L),  `112768301` = c(0L, 1L, 1L), `114724443` = c(1L, 1L, 1L),  `114826164` = c(1L, 0L, 1L), `115358770` = c(0L, 2L, 0L),  `115399788` = c(1L, 1L, 0L), `118669033` = c(0L, 1L, 1L),  `118875482` = c(2L, 1L, 0L), `119366362` = c(0L, 2L, 0L),  `119627971` = c(0L, 1L, 1L), `120295351` = c(0L, 2L, 0L),  `120998030` = c(0L, 0L, 2L)), .Names = c("100099681", "101666591", "102247652", "102284616", "103582612", "104344528", "105729734", "109897137", "112768301", "114724443", "114826164", "115358770", "115399788", "118669033", "118875482", "119366362", "119627971", "120295351", "120998030"), row.names = c("7:100038150_C", "7:100079759_T", "7:100256942_A"), class = "data.frame") 
> d 
#    100099681 101666591 102247652 102284616 103582612 104344528 105729734 109897137 112768301 114724443 114826164 115358770 115399788 118669033 118875482 119366362 119627971 120295351 120998030 
#7:100038150_C   0   1   1   0   0   2   1   0   0   1   1   0   1   0   2   0   0   0  0 
#7:100079759_T   2   1   1   1   1   1   0   0   1   1   0   2   1   1   1   2   1   2  0 
#7:100256942_A   0   0   1   0   1   0   1   2   1   1   1   0   0   1   0   0   1   0  2 

e<- structure(list(`100099681` = c(1L, 1L, 0L), `101666591` = c(NA, 1L, 1L), `102247652` = c(0L, NA, 0L), `102284616` = c(1L, 1L, 0L), `103582612` = c(1L, 0L, 1L), `104344528` = c(1L, 0L, 1L),  `105729734` = c(0L, 0L, 1L), `109897137` = c(1L, 1L, 0L),  `112768301` = c(0L, 1L, 1L), `114724443` = c(0L, 2L, 0L),  `114826164` = c(0L, 0L, 2L), `115358770` = c(0L, 0L, 2L),  `115399788` = c(0L, 2L, 0L), `118669033` = c(0L, 0L, 2L),  `118875482` = c(0L, 1L, 1L), `119366362` = c(2L, 1L, 0L),  `119627971` = c(0L, 1L, 1L), `120295351` = c(0L, 2L, 0L),  `120998030` = c(0L, 2L, 1L)), .Names = c("100099681", "101666591", "102247652", "102284616", "103582612", "104344528", "105729734", "109897137", "112768301", "114724443", "114826164", "115358770", "115399788", "118669033", "118875482", "119366362", "119627971", "120295351", "120998030"), row.names = c("7:100038150_C", "7:100079759_T", "7:100256942_A"), class = "data.frame") 
> e 
#    100099681 101666591 102247652 102284616 103582612 104344528 105729734 109897137 112768301 114724443 114826164 115358770 115399788 118669033 118875482 119366362 119627971 120295351 120998030 
#7:100038150_C   1  NA   0   1   1   1   0   1   0   0   0   0   0   0   0   2   0   0   0 
#7:100079759_T   1   1  NA   1   0   0   0   1   1   2   0   0   2   0   1   1   1   2   2 
#7:100256942_A   0   1   0   0   1   1   1   0   1   0   2   2   0   2   1   0   1   0   1 

このように、私の予想出力は、私がこれまでのところ得ている

> expected_d 
#    100099681 101666591 102247652 102284616 103582612 104344528 105729734 109897137 112768301 114724443 114826164 115358770 115399788 118669033 118875482 119366362 119627971 120295351 120998030 
#7:100038150_C   0   NA   1   0   0   2   1   0   0   1   1   0   1   0   2   0   0   0  0 
#7:100079759_T   2   1   NA   1   1   1   0   0   1   1   0   2   1   1   1   2   1   2  0 
#7:100256942_A   0   0   1   0   1   0   1   2   1   1   1   0   0   1   0   0   1   0  2 

だろう。

その後

apply(g, 1, function(x){ 
    e[x[1], x[2]] <- "TEST" } 
) 
#> apply(g, 1, function(x){ e[x[1], x[2]] <- "TEST" }) 
#7:100038150_C 7:100079759_T 
#  "TEST"  "TEST"  

は、私は数百万行/列の上にコードのこのビットを実行されます

（そのことについてまたはNA）「TEST」で場所を交換する apply機能を使用しようと

g <- which(is.na(e), arr.ind=TRUE) 
> g 
#    row col 
#7:100038150_C 1 2 
#7:100079759_T 2 3 

速度が問題になります。 は、事前にありがとう:)

Answer 1

もう一つの方法は、

d[which(is.na(e), arr.ind = T)] <- NA 

Answer 2

メモリがあなたのアプローチに基づいて問題

d[] <- Map(function(x,y) NA^(is.na(y))* x, d, e)