R摆脱嵌套的for循环

Posted 2023-02-23

【中文标题】R摆脱嵌套的for循环

【英文标题】：R getting rid of nested for loops

【发布时间】：2014-02-12 21:29:53

【问题描述】：

我对如何简化以下问题的代码进行了相当多的搜索，但没有成功。我认为使用某种apply-magic 可以加快速度，但到目前为止，我仍然在使用这些功能时遇到困难......

我有一个data.frame data，结构如下：

year   iso3c gdpppc   elec solid liquid   heat
2010    USA    1567   1063  1118   835    616
2015    USA    1571     NA    NA    NA     NA
2020    USA    1579     NA    NA    NA     NA
 ...    USA     ...     NA    NA    NA     NA
2100    USA    3568     NA    NA    NA     NA
2010    ARG     256    145    91    85     37
2015    ARG     261     NA    NA    NA     NA
2020    ARG     270     NA    NA    NA     NA
 ...    ARG     ...     NA    NA    NA     NA
2100    ARG     632     NA    NA    NA     NA

如您所见，我有 2010 年的历史起始值和 gdppc 到 2100 的完整方案。我想让 elec、solid、liquid 和 heat 的值增长根据gdppc 发展的一些弹性，但对于每个国家都是分开的（编码为iso3c）。 我在单独的 data.frame parameters 中定义了弹性：

  item value
  elec   0.5
liquid   0.2
 solid  -0.1
  heat   0.1

到目前为止，我使用的是嵌套的 for 循环：

for (e in 1:length(levels(parameters$item))
  for (c in 1:length(levels(data$iso3c))
    tmp <- subset(data, select=c("year", "iso3c", "gdppc", parameters[e, "item"]), subset=("iso3c" == levels(data$iso3c)[c]))

    tmp[tmp$year %in% seq(2015, 2100, 5), parameters[e, "item"]] <-
      tmp[tmp$year == 2010, parameters[e, "item"]] *
      cumprod((1 + (tmp[tmp$year %in% seq(2015, 2100, 5), "gdppc"] /
      tmp[tmp$year %in% seq(2010, 2095, 5), "gdppc"] - 1) * parameters[e, "value"]))

    data[data$iso3c == levels(data$iso3c)[i] & data$year %in% seq(2015, 2100, 5), parameters[e, "item"]] <- tmp[tmp$year > 2010, parameters[e, "item"]]

   
 

外层循环遍历列，内层循环遍历国家/地区。内部循环适用于每个国家（我有 180 多个国家）。首先，选择包含单个国家和感兴趣变量的数据的子集。然后我让各个变量在gdppc 中以一定的弹性增长，最后将子集放回data 中。 我已经尝试使用foreach 让外部循环并行运行，但没有成功重新组合结果。由于我必须经常进行类似的计算，我将非常感谢任何帮助。

谢谢

【参考方案1】：

这是一种方法。请注意，我将您的 parameters data.frame 重命名为 p

library(data.table)
library(reshape2)

dt <- data.table(data)
dt.melt = melt(dt,id=1:3)
dt.melt[,value:=as.numeric(value)]    # coerce value column to numeric
dt.melt[,value:=head(value,1)+(gdpppc-head(gdpppc,1))*p[p$item==variable,]$value,
         by="iso3c,variable"]
result <- dcast(dt.melt,iso3c+year+gdpppc~variable)
result
#   iso3c year gdpppc   elec  solid liquid  heat
# 1   ARG 2010    256  145.0   91.0   85.0  37.0
# 2   ARG 2015    261  147.5   90.5   86.0  37.5
# 3   ARG 2020    270  152.0   89.6   87.8  38.4
# 4   ARG 2100    632  333.0   53.4  160.2  74.6
# 5   USA 2010   1567 1063.0 1118.0  835.0 616.0
# 6   USA 2015   1571 1065.0 1117.6  835.8 616.4
# 7   USA 2020   1579 1069.0 1116.8  837.4 617.2
# 8   USA 2100   3568 2063.5  917.9 1235.2 816.1

基本思想是使用melt(...)函数将原来的data改造成“长”格式，其中solid、liquid、elec和heat这四列中的值都在一个列中，@987654326 @，variable 列表示value 指的是哪个指标。现在，使用数据表，您可以轻松填写​​值。然后，使用dcast(...) 将结果重新整形为宽格式。