R比较不等向量与不等式

我有两个长度不等的单矢量数据帧

aa<-data.frame(c(2,12,35))
bb<-data.frame(c(1,2,3,4,5,6,7,15,22,36))

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aa
aa我原来的帖子我已经找了很多次了
在我的例子中

aa<-data.frame(c(2,12,35))
bb<-data.frame(c(1,2,3,4,5,6,7,15,22,36))

 x<-ecdf(bb[,1])

 x(2)

[1] 0.2

 x(12)

[1] 0.7

 x(35)

[1] 0.9

aa它们必须是数据帧吗？为什么不仅仅是向量？你试过
sapply（aa[[1]]，函数（x）sum（bb[[1]]吗向量很好，我的初始数据是在一个数据帧中，但如果可以在两个向量上完成，那就太好了。它成功了！在我的机器上大约30分钟。你有什么理由选择更好的方法吗？我对R是新手，正在尝试从我的错误中学习！谢谢看
Rprof（…）
和
总结（…）
用于分析代码。很有趣。我得到一个错误：无法分配大小为10.1 Gb的向量，这是以前从未发生过的。您查看过
数据表吗？我只是在0.32秒内完成的。不确定您的意思。data.table用于什么？应用cdf_land函数？不，只是数据表。我作为.data.ta运行了
ble（陆上高度）[，vapply（.I，“>”，水上高度[[1]]，1）]
而且速度非常快
fun1<-function(a,b){k<-colSums(b<a)
                    k<-k*.000058242}

system.time(replicate(5000,data.frame(apply(aa,1,fun1,b=bb))))
       user  system elapsed 
      3.813   0.011   3.883 

fun2<-function(a,b){k<-length(which(b<a))
                    k<-k*.000058242}

system.time(replicate(5000,data.frame(apply(aa,1,fun2,b=bb))))
   user  system elapsed 
  3.648   0.006   3.664 

aa<-data.frame(c(2,12,35))
bb<-data.frame(c(1,2,3,4,5,6,7,15,22,36))
sapply(aa[[1]],function(x)sum(bb[[1]]<x))
# [1] 1 7 9

n  <- 1.6e3
bb <- sample(1:n,1.7e6,replace=T)
aa <- 1:n
system.time(sapply(aa,function(x)sum(bb<x)))
#    user  system elapsed 
#   14.63    2.23   16.87 

n  <- 1.6e4
bb <- sample(1:n,1.7e6,replace=T)
aa <- 1:n
system.time(sapply(aa,function(x)sum(bb<x)))
#    user  system elapsed 
#  148.77   18.11  167.26 

aa<-data.frame(c(2,12,35))
bb<-data.frame(c(1,2,3,4,5,6,7,15,22,36))

 x<-ecdf(bb[,1])

 x(2)

[1] 0.2

 x(12)

[1] 0.7

 x(35)

[1] 0.9

land_elevation <- data.frame(rnorm(1e6))
water_elevation<- data.frame(rnorm(1e6))

cdf_land<- ecdf(land_elevation[,1])

elevation_seq <- seq(from = min(water_elevation[,1]), to = max(water_elevation[,1]), length.out = 1000)

land                  <- sapply(elevation_seq, cdf_land)