应用v的意外行为。R中的for循环

我想使用

apply

而不是

for

循环来加速一个函数，该函数通过粘贴折叠数据帧中的每一行来创建字符串向量，其中包含字符串和带有许多小数的数字
速度明显加快，但apply强制数字用空格填充左侧，以便所有值具有相同的字符数，并将数字舍入为整数，而

for

循环则没有。
我可以将

作为.character

来处理这个问题，但是数据帧内存使用量要大得多，我仍然不知道为什么

应用

会这样做。有人有更好的解释或解决方案吗？ 使用

应用

：

df <- data.frame(V1=rep(letters[1:20], 1000/20), V2=(1:1000)+0.00000001,
 + V3=rep(letters[1:20], 1000/20), stringsAsFactors=F)

system.time(varapl <- apply(df, 1, function(x){
                paste(x[1:3], collapse="_")
                }))
varapl[c(1,10,100,1000)]

对使用

：

varfor <- NULL
system.time(for(i in 1:1000){
  varfor <- c(varfor, paste(df[i,1:3], collapse="_"))
})
varfor[c(1,10,100,1000)]

解决办法是：

df2 <- data.frame(V1=rep(letters[1:20], 1000/20), 
+ V2=as.character((1:1000)+0.00000001),
+ V3=rep(letters[1:20], 1000/20), stringsAsFactors=F)

varapl[c(1,10,100,1000)]

[1] "a_1.00000001_a"   "j_10.00000001_j"  "t_100.00000001_t"  "t_1000.00000001_t"

我的原始数据帧有数百万个条目，因此速度和内存限制都很重要

提前感谢您的评论！
Keo.
我不确定是什么导致了apply的这种行为，但我会提出一个替代方案，因为您对速度感兴趣。看看Hadleys包tidyr及其功能unite

library(tidyr)

df <- data.frame(V1=rep(letters[1:20], 1000/20), V2=(1:1000)+0.00000001,
                 V3=rep(letters[1:20], 1000/20), stringsAsFactors=F)

unite(df, var, c(V1, V2, V3))

#              var
# 1 a_1.00000001_a
# 2 b_2.00000001_b
# 3 c_3.00000001_c
# 4 d_4.00000001_d
# 5 e_5.00000001_e
# 6 f_6.00000001_f

system.time(varapl <- unite(df, var, c(V1, V2, V3)))

# user  system elapsed 
#   0       0       0 

library（tidyr）
df

通过链接到来回答问题（谢谢！）。我在这里发布它，因为它是在评论部分提到的。
另请参见，
do.call（粘贴，c（df，sep=“”））
我不确定您到底想要什么，但申请真的需要吗？似乎我可以通过粘贴（df[，1]，格式（df[，2]，trim=T，digits=10），df[，3]，sep=''''.'得到你想要的东西。
@alexis\u laz你的解决方案在1e7数据集上非常快
用户系统运行时间为2.009 0.001 2.008
是的，好的老的
do.call（粘贴，c（df，sep=“”）
）甚至比
unite
更快…请参见问题的一部分（
应用
调用
as.matrix
），以及问题的其他部分（在许多类似的QA中）。
df2 <- data.frame(V1=rep(letters[1:20], 1000/20), 
+ V2=as.character((1:1000)+0.00000001),
+ V3=rep(letters[1:20], 1000/20), stringsAsFactors=F)

varapl[c(1,10,100,1000)]

[1] "a_1.00000001_a"   "j_10.00000001_j"  "t_100.00000001_t"  "t_1000.00000001_t"

object.size(df)
26816 bytes
object.size(df2)
97208 bytes

library(tidyr)

df <- data.frame(V1=rep(letters[1:20], 1000/20), V2=(1:1000)+0.00000001,
                 V3=rep(letters[1:20], 1000/20), stringsAsFactors=F)

unite(df, var, c(V1, V2, V3))

#              var
# 1 a_1.00000001_a
# 2 b_2.00000001_b
# 3 c_3.00000001_c
# 4 d_4.00000001_d
# 5 e_5.00000001_e
# 6 f_6.00000001_f

system.time(varapl <- unite(df, var, c(V1, V2, V3)))

# user  system elapsed 
#   0       0       0