R 有没有办法优化这段代码，因为执行这段代码需要几个小时

我有两个数据帧，我想根据第二个数据帧中的存在情况对列的每个元素进行分类

我的数据如下所示：

for (i in 1:99653)
{
  for(j in 1:3226)
    {
    if (grepl(cdata$LegDigitsDialed[i],sdata$SavedPhone[j]) == TRUE)

        {
          cdata$category[i] = "Supplier"
          cdata$su_name[i] = sdata$sushortname[j]
        }

      else
        {
          cdata$category[i] = "Customer"
          cdata$su_name[i] = "Null"      
        }

    }
}

我想要的是

>cdata
LegDigitsDialed
"a"
"b"
"c"


>sdata
SavedPhone
"aa"
"c"

所以基本上我的伪代码是

LegDigitsDialed     category
"a"                 "Supplier"
"b"                 "Customer"
"c"                 "Supplier"

---

for（i=1，i如上所述，您的代码可能有问题，但已经回答了问题的“如何加速”部分：

您可以摆脱
for
循环（如果您得到
if
问题的答案，速度可能会快上千倍）

for (i=1,i<100000,i++)   for(j=1,j<3500,j++)
      {
        if (j contains i) //partial string matching
            populate i(different column) with some value
        else
            populate i(different column) with some other value
      }

如果要在不同的列和行中搜索一个字符串匹配项，并在原始行索引中另外保存此匹配项的结果，以下操作可能会有所帮助：

         a     b
[1,]  TRUE  TRUE
[2,]  TRUE FALSE
[3,] FALSE  TRUE
[4,] FALSE FALSE

库（dplyr）
#生成示例数据
cdata%
做({
#初始化不匹配的值
类别首先，生成sdata的副本数据帧以添加额外的列

library(dplyr)
# generate example data
cdata <- data.frame(SavedPhone = c("a_a", "a_b", "a_a", "x_y"),
                LegDigitsDialed = c("a", "b", "c", "a"),
                sushortname = c("Max", "Moritz", "Something", "Max"),
                stringsAsFactors=F)

# run one loop within `dplyr`
cdata %>% 
  do({

    # initialize no match values
    category <- rep("Customer", nrow(.))
    su_name <- rep("NULL", nrow(.))

    # loop through `LegDigitsDialed` column
    for(idx in 1:nrow(.)) {

      # find matching index if possible
      search_idx <- which(grepl(.$LegDigitsDialed[idx], .$SavedPhone)==T)

      # overwrite default value
      category[search_idx] <- "Supplier"
      su_name[search_idx] <- .$SavedPhone[search_idx]
    }

    # return data frame
    data.frame(category=category, su_name=su_name, 
               LegDigitsDialed=.$LegDigitsDialed, SavedPhone=.$SavedPhone,
               stringsAsFactors=F)
  })

lappy
用于所有元素的迭代，而
pmatch
用于部分匹配

请让我知道结果。
你能不能让它成为一个可复制的示例，这样我们就可以帮助你？（即，如果我们可以运行你的代码并看到问题，这会有所帮助）你可以使用dput（）函数。所以：如果我理解正确，你的代码可能没有执行你希望它执行的操作。它会覆盖
cdata$category[i]
例如3226次，即只写入最后一个值。您在这里到底想做什么？
library(dplyr)
# generate example data
cdata <- data.frame(SavedPhone = c("a_a", "a_b", "a_a", "x_y"),
                LegDigitsDialed = c("a", "b", "c", "a"),
                sushortname = c("Max", "Moritz", "Something", "Max"),
                stringsAsFactors=F)

# run one loop within `dplyr`
cdata %>% 
  do({

    # initialize no match values
    category <- rep("Customer", nrow(.))
    su_name <- rep("NULL", nrow(.))

    # loop through `LegDigitsDialed` column
    for(idx in 1:nrow(.)) {

      # find matching index if possible
      search_idx <- which(grepl(.$LegDigitsDialed[idx], .$SavedPhone)==T)

      # overwrite default value
      category[search_idx] <- "Supplier"
      su_name[search_idx] <- .$SavedPhone[search_idx]
    }

    # return data frame
    data.frame(category=category, su_name=su_name, 
               LegDigitsDialed=.$LegDigitsDialed, SavedPhone=.$SavedPhone,
               stringsAsFactors=F)
  })

new.sdata <- sdata
new.sdata$category <- "Supplier"

cdata$category <- lapply(cdata$LegDigitsDialed, function(x) new.sdata$category[pmatch(x, sdata$SavedPhone)])
cdata$su_name <- lapply(cdata$LegDigitsDialed, function(x) sdata$sushortname[pmatch(x, sdata$SavedPhone)])
cdata$category[is.na(cdata$category)] = "Customer"
cdata$su_name[is.na(cdata$su_name)] = "Null"