列ごとの値を別々に比較するベクトル化

Question

私はマルチチャネル電極システムから収集したデータを扱っていますが、これを現在より速く実行しようとしていますが、良い方法は見つけられませんループなしでそれをすること。

その要点は次のとおりです。私は、各列（チャネル）の平均値を変更し、ある列の各値とその列の平均値を比較する必要があります。値が調整された平均値を上回っている場合は、その値を別のデータフレームに入れて読みやすいようにする必要があります。ここで

は、問題のビットのためのいくつかのサンプルコードです：誰もが、私はそれを感謝し、正しい方向に私を指すことができので、もし

readout <- data.frame(dimnmames <- c("Values")) 
#need to clear the dataframe in order to run it multiple times without errors 
#timeFrame is just a subsection of the original data, 60 channels with upwards of a few million rows 
readout <- readout[0,] 
for (i in 1:ncol(timeFrame)){ 
    for (g in 1:nrow(timeFrame)){ 
    if (timeFrame[g,i] >= posCompValues[i,1]) 
     append(spikes, timeFrame[g,i]) 
    } 
} 

データは、上向きに1.3億測定値の50万の範囲です。このような

Answer 1

何かが動作する必要があり：YよりもX以上の

戻り値：

cmpfun <- function(x,y) return(x[x>y]) 

timeFrameの各要素（列）について、posCompValues

の最初の列の対応する値と比較します

vals1 <- Map(cmpfun,timeFrame,posCompValues[,1]) 

リストを1つのベクターにまとめます：

spikes <- unlist(vals1) 

あなたが値と、それは少しforループにこれを開梱する価値があるかもしれない対応する列の両方保存したい場合：

resList <- list() 
for (i in seq(ncol(timeFrame))) { 
    tt <- timeFrame[,i] 
    spikes <- tt[tt>posCompVals[i,1]] 
    if (length(spikes)>0) { 
     resList[[i]] <- data.frame(value=spikes,orig_col=i) 
    } 
} 
res <- do.call(rbind, resList)