通过 data.table (R) 循环 grepl()

Posted 2023-03-12

【中文标题】通过 data.table (R) 循环 grepl()

【英文标题】：Looping grepl() through data.table (R)

【发布时间】：2016-02-15 09:52:10

【问题描述】：

我有一个存储为 data.table DT 的数据集，如下所示：

print(DT)
   category            industry
1: administration      admin
2: nurse practitioner  truck
3: trucking            truck
4: administration      admin
5: warehousing         nurse
6: warehousing         admin
7: trucking            truck
8: nurse practitioner  nurse         
9: nurse practitioner  truck 

我想将表格缩减为只有行业与类别匹配的行。我的一般方法是使用grepl() 正则表达式匹配字符串'^INDUSTRY[a-z ]+$' 和DT$category 的每一行，使用infuse() 在正则表达式字符串中插入DT$industry 的每一对应行来代替INDUSTRY。我很难找到一个流畅的 data.table 解决方案，它可以正确地循环遍历表并进行行内比较，所以我求助于 for 循环来完成工作：

template <- "^IND[a-z ]+$"
DT[,match := FALSE,]
for (i in seq(1,length(DT$category))) 
    ind <- DT[i]$industry
    categ <- d.daily[i]$category
    if (grepl(infuse(IND=ind,template),categ))
        DT[i]$match <- TRUE
    

DT<- DT[match==TRUE]
print(DT)
       category            industry
1: administration      admin
2: trucking            truck
3: administration      admin
4: trucking            truck
5: nurse practitioner  nurse         

但是，我相信这可以以更好的方式完成。关于如何通过使用 data.table 包的功能来实现此结果的任何建议？据我了解，在这种情况下，使用包的方法可能比 for 循环更有效。

【问题讨论】：

您的真实用例的参数尚不清楚，但我想by=industry 或by=.(industry, category) 可能会有所帮助（在以下任一答案中），减少所需的比较次数。

@Frank 所说的-按行业定期执行grep-我很确定这会比stringr 答案快得多（并且显然比子字符串更通用） - dt[dt[, grepl(industry, category), by = industry]$V1]

@eddi by= 可能会重新排序数据，导致逻辑子集错误，可能是 DT[ DT[, .I[grep(industry, category)], by = industry]$V1 ] 来自 ***.com/a/16574176/1191259

你说得对

【参考方案1】：

您可以使用stringi::stri_detect_fixed()。它在str 和pattern 上进行了矢量化处理。

DT[stringi::stri_detect_fixed(category, industry)]
#              category industry
# 1:     administration    admin
# 2:           trucking    truck
# 3:     administration    admin
# 4:           trucking    truck
# 5: nurse practitioner    nurse 

或者，可以使用stringr::str_detect()。它还在其两个参数上进行了矢量化。

library(stringr)
DT[str_detect(category, fixed(industry))]

或者基本 R 选项是运行 grepl() 到 mapply()

DT[mapply(grepl, industry, category, fixed = TRUE)]

或者您可以使用Vectorize(grepl) 获得相同的结果。

DT[Vectorize(grepl)(industry, category, fixed = TRUE)]

所有这些都会产生相同的结果。

数据：

DT <- structure(list(category = c("administration", "nurse practitioner", 
"trucking", "administration", "warehousing", "warehousing", "trucking", 
"nurse practitioner", "nurse practitioner"), industry = c("admin", 
"truck", "truck", "admin", "nurse", "admin", "truck", "nurse", 
"truck")), .Names = c("category", "industry"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))
setDT(DT)

【讨论】：

有没有判断两者哪个“更好”？似乎矢量化应该击败循环隐藏，但我不确定。

@Frank - 我猜mapply() 更好，因为它做的检查更少。

在 stringi 中很好地使用了矢量化匹配 - 它非常适合。

【参考方案2】：

只要匹配始终基于category 字符串的开头，那么就可以了：

dt[substring(category, 1, nchar(industry)) == industry]
#              category industry
# 1:     administration    admin
# 2:           trucking    truck
# 3:     administration    admin
# 4:           trucking    truck
# 5: nurse practitioner    nurse

【参考方案3】：

Data.table 擅长分组操作；我认为这就是它可以提供帮助的方式，假设您在同一行业有很多行：

DT[ DT[, .I[grep(industry, category)], by = industry]$V1 ]

这使用the current idiom for subsetting by group, thanks to @eddi 。

---

评论。这些可能会有所帮助：

如果您有许多行具有相同的行业类别组合，请尝试by=.(industry,category)。

尝试用其他方法代替 grep（例如 Ken 和 Richard 的答案中的选项）。