我最近开始尝试将R作为一种用于遗传编程的语言.我已经慢慢地,但肯定地越来越多地了解R如何工作及其最佳编码实践.然而,我遇到了障碍.这是我的情况.我有一个大约700行的数据集,每行有400个左右的列.我有一切设置,一个具有与列数相同的参数的函数作为参数被发送到评估(健身评分)功能.我想在数据集中逐行进行,并将一行中每列中的值传递给正在评估的函数.第一个问题是弄清楚如何将参数分别传递给函数.通过"单独",我的意思是该函数需要400个参数,而不是长度为400的向量.为此,我使用了以下内容:
do.call(function,as.list(parameters))
其中parameters是月变量(1-12)的向量,该变量附加到数据集中一行中的值.这工作正常,我只是使用for循环迭代数据集中的700行,然后使用另一个循环12个月,并使用上面的累积输出向量.问题是这是非常缓慢的,每个功能大约24-28秒.我每次进化都会将100-500个函数发送到此评估中.底线是这不是要走的路.接下来我尝试使用如下的sapply方法.
outputs <- sapply(1:12,function(m) sapply(rows[1:length(rows)],function(p) do.call(f,as.list(c(p,m)))))
这应用(1-12)作为月份,然后应用(1-700)作为数据集的行.这花了很长时间.对解决方案的任何想法都会有所帮助