在R中优化比较

我对R编程还是新手，我需要优化代码的某些部分。我将在下面解释它是如何工作的

我当前的代码太慢了 一些解释 对于

CURRENT的所有值（如1,2,3,4,5，…1000）

调用此函数，我们希望在

dt

中为匹配

dt$time==CURRENT

的每一行更新

$value

，而且变量“varname”每

CURRENT

一次都会被修改

dt : a data.table ordered by time in the form of
    foo   bar   baz   time   related_var   value
    1     1   "toto"  1      "varname"      NA
    1     2   "toto"  1      "varname"      NA
    2     1   "tata"  1      "varname"      NA
    2     8   "toto"  1      "varname"      NA
    ...

related_var : contain the name of a global data.frame which have its 
    colnames defined by baz in dt 
    rownames defined by a combination of foo & bar (foo_bar) in dt


example of "varname" variable:
          toto   tata
    1_1    1.6    2
    1_2    42   1337
    ...    ...    ...
    10_10    3.14   1.61

我已经做了一些更改（我在

数据.table

或

eval（parse（…）

）之前使用了

数据.frame

），但这仍然非常慢（对于约5000行的dt，大约5秒），如果您有想法（R或纯算法），我想知道如何优化它

注意，告诉我它是否太神秘了

---

编辑：我发现缓慢的部分是

dt$value[I]=get（dt$related\u var[I]）[[linename，colname]]]

，如果我做一个简单的分配，比如

justAvar=get（dt$related\u var[I]）[[linename，colname]]

，那么我现在的问题是：“R是如何通过索引的？如果我想进入index=15，R是否会遍历之前的所有14个元素？”

首先，我会预计算linename，我怀疑它几乎是为整个数据表计算的。将使用data.table引用魔法。第二，内联并简化函数。最后，使用data.table[I，j，by]方法

dt <- ...

dt[, linename := paste(foo, "_", bar, sep="")]

CURRENT <- 0
MAX     <- 1000
for(i in 1:MAX) {
    doSomeStuffOnGlobalVars()
    # get datas from global var for this CURRENT

    dt[time == CURRENT, value := get(related_var)[[linename, baz]]]
    CURRENT <- CURRENT + 1
}

---

乍一看，我认为您可以将这个-

linename=paste（dt$foo[I]，“x”，dt$bar[I]，sep=”“）

-移动到循环之外，因为

paste

和

[

是矢量化的。与优化无关，但将

CURRENT

作为参数传递给

myfunc

，而不是依赖作用域规则在父环境中找到它，这将更为惯用。据我所知，在函数内部根本不需要

for

循环（可能是最后一条语句，但即使是这条语句，也可以使用

mget

和

lapply

组合进行矢量化）。感谢linename的示例，它工作得很好，但当我尝试在

dt[time==CURRENT，value:=get（related\u var）中添加更多级别时，在级别2上出现了一个错误
递归索引失败[[尝试过其他级别][[linename，baz]]
有没有办法像
foo$bar$baz$toto$tata$lorem$['ipsum'，'dolor']]那样深入know@user3482164坦白地说，我不知道，现在似乎正在进行很好的讨论。您可能想继续，用代码/数据示例等问另一个问题
dt : a data.table ordered by time in the form of
    foo   bar   baz   time   related_var   value
    1     1   "toto"  1      "varname"      NA
    1     2   "toto"  1      "varname"      NA
    2     1   "tata"  1      "varname"      NA
    2     8   "toto"  1      "varname"      NA
    ...

related_var : contain the name of a global data.frame which have its 
    colnames defined by baz in dt 
    rownames defined by a combination of foo & bar (foo_bar) in dt


example of "varname" variable:
          toto   tata
    1_1    1.6    2
    1_2    42   1337
    ...    ...    ...
    10_10    3.14   1.61

dt <- ...

dt[, linename := paste(foo, "_", bar, sep="")]

CURRENT <- 0
MAX     <- 1000
for(i in 1:MAX) {
    doSomeStuffOnGlobalVars()
    # get datas from global var for this CURRENT

    dt[time == CURRENT, value := get(related_var)[[linename, baz]]]
    CURRENT <- CURRENT + 1
}

setkey(dt, time)