优化R中的双回路

我有一个双循环工作：

for (i in 1:nrow(doe)) {
  for (j in 1:nrow(rsm)) {
    if (rsm[j,2] == doe[i,2] & rsm[j,3] == doe[i,3] & rsm[j,4] == doe[i,4]) {
      out <- cbind(doe[i,6], rsm[j,6])
      matching_out <- rbind(matching_out, out)
      break
    }
  }
}

for（i/1:nrow（doe））{
适用于（j/1:nrow（rsm））{
if（rsm[j，2]==doe[i，2]&rsm[j，3]==doe[i，3]&rsm[j，4]==doe[i，4]）{
out您只需使用一个基本的
R
一行程序即可执行此操作：

merge(rsm, doe, by.x=names(rsm)[2:4],by.y=names(doe)[2:4])[-(1:3)]

看看dplyr。试着制作一个可复制的示例，并显示您所需的输出。这里的主要瓶颈是行
匹配