Rコードの最適化例:行の要素が全部同じ数かどうかの判定 (Rコード最適化のコツと実例集 に戻る)

r-help 記事より: (数値)データフレーム x の各行が同じ数からなるかどうかを計算する様々な方法(すべて投稿記事からの引用です、皆さん楽しんでいらっしゃる)

## テストデータ作成(正解は 12)
set.seed(3141592)
x <- as.data.frame(matrix(sample(0:2, 1000, repl=T, prob =c(5,3,1)), nr=200))
## 速度検査コード(100回の平均値)
## 念の為に、最初にガベージコレクションをしておく
gc()
mean(sapply(1:100, function(i) system.time(test1(x))[1])); sum(test1(x))
## x を数値行列に変換し、行毎にユニークな要素数を求め、それが 1 かどうか判定
nuniq <- function(x) length(unique(x)) # 補助関数
test1 <- function(x) as.numeric(apply(as.matrix(x), 1, nuniq) == 1) 
[1] 0.0266
[1] 12
# 内側の apply で x[i,j]==x[i,1] なら x[i,j] を TRUE、さもなければ FALSE とする
# x[i,1] は必ず TRUE になることを注意
# 外側の apply で 各列が同じ要素からなれば TRUE、さもなければ FALSE を返す
test2 <- function (x) apply(apply(x, 2, "==", x[,1]), 1, all) 
[1] 0.011
[1] 12
# 内側の apply で x[i,j]==x[i,1] なら x[i,j] を TRUE、さもなければ FALSE とする
# x[i,1] は必ず TRUE になることを注意
# %*%rep(1,ncol(X)) で行毎の総和を計算し、それが ncol(x) に等しいかどうか検査
# 行毎の操作を省略
test3 <- function (x) {
  X <- as.matrix(x)
  apply(X,2, '==',X[,1])%*%rep(1,ncol(X)) == ncol(x)
} 
[1] 0.0037
[1] 12
# 行 i 毎に x[i,j]==x[i,1] である j の総和が ncol(x) に等しいかどうか検査
# 最後の + 0 は論理値を数値に変えるトリック
test4 <- function (x) rowSums(x==x[,1])==ncol(x) + 0
[1] 0.0035
[1] 12
# 行毎の標準偏差を計算し 0 かどうか検査
# 最後の + 0 は論理値を数値に変えるトリック
# 数値誤差が入る可能性?
test5 <- function (x) (sd(t(x))==0)+0
[1] 0.0298
[1] 12
# 各行の最大値と最小値が一致すればすべて同じになる
minmax <- function(x) max(x)==min(x)
test6 <- function(x) apply(x,1,minmax)
[1] 0.0117
[1] 12
## 次のようにインライン展開すると少し早くなるらしい
test6 <- function(x) apply(x,1,function(x) min(x)==max(x))

演習問題

x が数値と文字列双方を含む可能性のある場合に拡張してみよ。




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Last-modified: 2015-03-01 (日) 01:15:59