R中的向量化IF语句？

Question

x = seq(0.1,10,0.1) 
y <- if (x < 5) 1 else 2 

我希望if能够在每一种情况下运行，而不是在整个矢量上运行。 我必须改变什么？

Answer 1

x <- seq(0.1,10,0.1) 

> x 
    [1] 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 
[16] 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 
[31] 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 
[46] 4.6 4.7 4.8 4.9 5.0 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6.0 
[61] 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7.0 7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 
[76] 7.6 7.7 7.8 7.9 8.0 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8 8.9 9.0 
[91] 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 9.7 9.8 9.9 10.0 

> ifelse(x < 5, 1, 2) 
    [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 
[38] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
[75] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 

Answer 2

y <- if (x < 5) 1 else 2不会对整个向量（您收到警告告诉你只有条件的第一个元素将被使用）操作。你想ifelse：

y <- ifelse(x < 5, 1, 2) 

ifelse运行在整个逻辑向量，元素的元素。 if只接受一个逻辑值。请参阅?"if"和?ifelse

Answer 3

为了完整：在大向量中，可以使用索引来加快速度（我们通常在模拟中执行此操作，其中函数通常运行1000到10000次）。但只要没有必要，只需使用ifelse即可。这读起来更容易。

> set.seed(100) 
> x <- runif(1000,1,10) 

> system.time(replicate(10000,{ 
+  y <- ifelse(x < 5,1,2) 
+ })) 
    user system elapsed 
    2.56 0.08 2.64 

> system.time(replicate(10000,{ 
+ y <- rep(2,length(x)) 
+ y[x < 5]<- 1 
+ })) 
    user system elapsed 
    0.48 0.00 0.48 

Answer 4

继上述文章之后，您甚至可以使用和修改满足标准的矢量元素。在我看来，如果计算速度更快并不昂贵，那么应该始终这样做。

x = seq(0.1,10,0.1) 
y <- rep(2,length(x)) 
y[x<5] <- x[x<5]*2 

上一篇文章的代码最好回答这个问题。但是，如果我不得不使用上面的代码，我会做：

x = seq(0.1,10,0.1) 
y <- rep(2,length(x)) 
y[x<5] <- x[x<5]*0 +1 

Answer 5

你也可以只创建逻辑向量和1把它

x <- seq(0.1, 10, 0.1) # Your data set 
(x >= 5) + 1 
# [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 
# [92] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 

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如果想比较性能，将是最快的解决方案

set.seed(100) 
x <- runif(1e6, 1, 10) 

RL <- function(x) y <- ifelse(x < 5,1,2) 
JM <- function(x) {y <- rep(2, length(x)); y[x < 5] <- 1} 
DA <- function(x) y <- (x >= 5) + 1 

library(microbenchmark) 
microbenchmark(RL(x), 
       JM(x), 
       DA(x)) 

# Unit: milliseconds 
# expr  min  lq  mean median  uq  max neval 
# RL(x) 331.83448 366.52940 378.89182 374.99741 381.08659 609.21218 100 
# JM(x) 38.72894 42.18745 44.36493 43.25086 44.09626 82.76168 100 
# DA(x) 10.01644 11.96482 14.21593 13.17825 14.12930 53.76923 100 

Answer 6

nzMean <- function(x) { mean(x[x!=-1],na.rm=TRUE)} 

nzMin <- function(x) {min(x[x!=-1],na.rm=TRUE)} 

nzMax <- function(x) { max(x[x!=-1],na.rm=TRUE)} 

nzRange<-function(x) {nzMax(x)-nzMin(x)} 

nzSD <- function(x) { SD(x[x!=-1],na.rm=TRUE)} 

#following function works 
nzN1<- function(x) {ifelse(x!=-1,(x-nzMin(x))/nzRange(x) ,x) } 

#following is bad as it returns only 4 not 5 elements of vector 
nzN2<- function(x) {ifelse(x!=-1,(x[x!=-1]-nzMin(x))/nzRange(x) ,x) } 

#following is bad as it returns 5 elements of vector but not correct answer 
nzN3<- function(x) {ifelse(x!=-1,(x[x!=-1]-nzMin(x))/nzRange(x) ,-1) } 

y<-c(1,-1,-20,2,4) 
a<-nzMean(y) 
b<-nzMin(y) 
c<-nzMax(y) 
d<-nzRange(y) 
# test the working function 
z<-nzN1(y) 

print(z)