rのseqでネストされたforループを高速化

Question

バイナリ値で新しい列（df_one $ acceslane）を作成したいとします。 df_one$direction == df_two$direction場合とdf_one$locationとdf_two$locationがほぼ同じであれば - それは1

df_oneでなければなりません（>ループのネストされた中で距離を参照してください）：

direction | location | acceslane  
L | 12.3 | NA 
R | 14.8 | NA 

df_two：

direction | location 
L | 12.5 
R | 145.0 

for (i in 1:nrow(df_one)) { 
    for (j in 1:nrow(df_two)) { 
    Distance <- seq(df_two[j, 2]-.5, df_two[j, 2]+.5, by = .1) 
    if ((x[i, 1] == df_two[j, 1]) & (x[i, 2] %in% Distance)){ 
     df_one[i, 3] <- 1 
     break} 
    else{df_one[i, 3] <- 0} 
    } 
} 

このコードは機能しますが、それほど高速ではありません。どうすればこれをスピードアップできますか？

あなたの例では、私のために実行されますが、私はあなたがローリングを行うために探していると思い参加していません

Answer 1

：

library(data.table) 

df_one <- fread("direction | location  
      L | 12.3 
      L | 12.7 
      L | 13.1 
      R | 14.8 ", sep = "|") 
df_two <- fread("direction | location 
      L | 12.5 
      R | 145.0", sep = "|") 

df_one[, acceslane := 0] 
df_one[df_two, acceslane := 1, on = .(direction, location), roll = 0.5] 
df_one[df_two, acceslane := 1, on = .(direction, location), roll = -0.5] 
# direction location acceslane 
#1:   L  12.3   1 
#2:   L  12.7   1 
#3:   L  13.1   0 
#4:   R  14.8   0 

PS：小数の正確な比較に依存していないか、遅かれ早かれ、これを聞いてきます決してFAQ。