无for循环或嵌套ifelse的分段线性变换

我试图对我的数据进行分段线性变换。下面是一个描述转换的示例表：

dat <- data.frame(x.low = 0:2, x.high = 1:3, y.low=c(0, 2, 3), y.high=c(2, 3, 10))
dat
#   x.low x.high y.low y.high
# 1     0      1     0      2
# 2     1      2     2      3
# 3     2      3     3     10

---

虽然这样做有效，但我觉得应该有更好的方法将

x

值与

dat

行匹配，然后在一次计算中执行所有插值。有人能给我指出一个非

的循环解决方案来解决这个问题吗？
试试
大约
：

(xp <- unique(c(dat$x.low, dat$x.high)))
## [1] 0 1 2 3
(yp <- unique(c(dat$y.low, dat$y.high)))
## [1]  0  2  3 10
x <- c(1.75, 2.5)
approx(xp, yp, x)
## $x
## [1] 1.75 2.50
## 
## $y
## [1] 2.75 6.50

一些基准：

set.seed(123L)
x <- runif(10000, min(xp), max(yp))
library(microbenchmark)
microbenchmark(
  pw.lin.trans(x, dat),
  approx(xp, yp, x)$y,
  f(x)
)
## Unit: microseconds
##                  expr      min       lq    median        uq      max neval
##  pw.lin.trans(x, dat) 3364.241 3395.244 3614.0375 3641.7365 6170.268   100
##   approx(xp, yp, x)$y  359.080  379.669  424.0895  453.6800  522.756   100
##                  f(x)  202.899  209.168  217.8715  232.3555  293.499   100

set.seed（123L）
x尝试
近似值
：

(xp <- unique(c(dat$x.low, dat$x.high)))
## [1] 0 1 2 3
(yp <- unique(c(dat$y.low, dat$y.high)))
## [1]  0  2  3 10
x <- c(1.75, 2.5)
approx(xp, yp, x)
## $x
## [1] 1.75 2.50
## 
## $y
## [1] 2.75 6.50

一些基准：

set.seed(123L)
x <- runif(10000, min(xp), max(yp))
library(microbenchmark)
microbenchmark(
  pw.lin.trans(x, dat),
  approx(xp, yp, x)$y,
  f(x)
)
## Unit: microseconds
##                  expr      min       lq    median        uq      max neval
##  pw.lin.trans(x, dat) 3364.241 3395.244 3614.0375 3641.7365 6170.268   100
##   approx(xp, yp, x)$y  359.080  379.669  424.0895  453.6800  522.756   100
##                  f(x)  202.899  209.168  217.8715  232.3555  293.499   100

set.seed（123L）
x