Performance 大R数据帧的赋值

在R中，我通过以下方式创建数据帧：

data <- data.frame(dummy=rep('dummy',10000))
data$number = 0
data$another = 1

当我运行一个for循环，为遍历行的数据帧分配值时，我的代码运行速度非常慢

calculation <- function() {2}
somethingElse <- function() {3}

system.time(
 for (i in 1:10000) {
   data[i,2]=calculation()
   data[i,3]=somethingElse()
 }
)

上面的代码片段在我的笔记本电脑上运行了20秒。在C或Java等其他语言中，这会立即完成。为什么R的速度这么慢？我记得读到过，R逐列存储矩阵，不像C，例如，它是逐行存储的。但是，我仍然不明白为什么要花这么多时间。我的data.frame不应该舒服地放在内存中以避免磁盘写入速度慢吗

作为我问题的继续，我想问一个快速的方法来逐行填充我的数据帧，如果存在的话

编辑：

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请注意，我并没有试图将常数2和3分配给我的数据帧，在我试图解决的实际问题中，计算和其他一些东西更复杂，并且依赖于另一个数据帧。我的问题是如何在循环中高效地插入数据帧，我也很好奇为什么插入速度如此之慢。

答案是矢量化：

data[,2] = 2
data[,3] = 3

对我来说马上就结束了。对于解释语言（如R）中的循环，速度非常慢。通过直接分配向量（即向量化）执行此类操作要快得多

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用新语言编程需要新的思维方式。您的方法使用的是编译语言，不需要for循环。

在我的实际问题中，我为这个数据帧分配了一些我从其他数据中计算出来的内容。我知道我可以用你上面写的来分配所有相同的值，但是我的值都不同，我需要一个接一个地分配它们。for循环并不慢，它是由赋值引起的复制。@Davor如果你想要一个准确的答案，请扩展你上面的例子。这回答了您上面提出的问题，尽管这不是您真正的问题。我对我的问题进行了编辑，以便更清楚地了解我实际提出的问题。只要计算结果是数据长度的向量[，2]，这仍然可以正常工作。。说明原因。如果您无法提供与您的情况实际相符的示例，则没有人能够帮助您。在第一个代码段中，我确实初始化了数据帧。如果在第一个代码段之后执行strdata，则为10000 obs。三个变量中的一个。看，简短的回答是R不是C，所以在C中快速的技术在R中可能慢。如果我不得不猜测，你的问题的真正解决方案将是完全重新考虑如何计算插入的值。但我们显然无能为力，因为你没有向我们提供关于这个主题的任何信息。@joran我很清楚R不是C。如果你知道为什么它这么慢，请详细说明。这里发生了什么样的争论？为什么以同样的方式读取数据帧很快，但即使数据帧已预先分配，写入也不快？