R：矩阵上的绝对滚动偏差（带偏移1）

我有一个很大的矩阵/数据框（2500x20），并且需要一列滚动偏差，最大值小于所有先前单元的最小值 - 不包括当前值。R：矩阵上的绝对滚动偏差（带偏移1）

我按列应用我的功能。我的函数将整列（作为向量）移动1：length，产生一个列表列表。我需要这个矩阵来应用max（x）-min（x）函数。这适用于一个小矩阵，并且对于我需要的尺寸而言运行时间过长。

（小）源（提供）：

 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 55 9 99 0 NA 
[2,] 54 7 98 1 NA 
[3,] 56 12 97 2 NA 
[4,] 53 8 96 3 1 
[5,] 57 22 95 4 0 
[6,] 52 51 94 5 -1 
[7,] 58 6 93 6 NA 
[8,] 51 6 93 7 0 
[9,] 59 51 92 8 2 
[10,] 50 78 91 9 NA 
[11,] 60 12 90 10 NA 
[12,] 49 5 89 11 -2

预期成果：

 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 0 0 0 0 0 
[2,] 0 0 0 0 0 
[3,] 1 2 1 1 0 
[4,] 2 5 2 2 0 
[5,] 3 5 3 3 0 
[6,] 4 15 4 4 1 
[7,] 5 44 5 5 2 
[8,] 6 45 6 6 2 
[9,] 7 45 6 7 2 
[10,] 8 45 7 8 3 
[11,] 9 72 8 9 3 
[12,] 10 72 9 10 3

第一个结果列将始终为0，因为它没有以前的行可能从计算。
第二个结果行将始终为零，因为前一行是最大值和最小值。
最后的源代码行永远不会影响结果。

我有什么至今：

library(data.table) 

mytest <- matrix(c(
55, 9,99, 0,NA, 
54, 7,98, 1,NA, 
56,12,97, 2,NA, 
53, 8,96, 3, 1, 
57,22,95, 4, 0, 
52,51,94, 5,-1, 
58, 6,93, 6,NA, 
51, 6,93, 7, 0, 
59,51,92, 8, 2, 
50,78,91, 9,NA, 
60,12,90,10,NA, 
49, 5,89,11,-2 
), ncol=5, byrow = TRUE) 

rolling_deviation <- function (a_column){ 
    tmp1 = shift(a_column, 1:(length(a_column)-1), NA, "lag") 
    tmp2 = matrix(unlist(tmp1), ncol = length(a_column), byrow = TRUE) 
    apply(tmp2,2,function(x){ 
     x = x[!is.na(x)] 
     ifelse(length(x)==0, 0, max(x) - min(x)) 
    }) 
} 

apply(mytest,2,rolling_deviation)

我需要这个来计算速度更快，会有更多的行为的观察增加。

来源

2017-05-18 Ican Morris

您可能需要指定使用的软件包 – akrun

对不起，添加了库（data.table）的代码 - 我忽略了转移。 –

这个怎么样？

> system.time(outcome<- apply(mytest,2,rolling_deviation)) 
    user system elapsed 
    0.014 0.002 0.038 

> system.time(outcome1<- setDT(data.frame(mytest))[, lapply(.SD, rolling_deviation)]) 
    user system elapsed 
    0.002 0.000 0.002

的结果是一样的：

> outcome 
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 0 0 0 0 0 
[2,] 0 0 0 0 0 
[3,] 1 2 1 1 0 
[4,] 2 5 2 2 0 
[5,] 3 5 3 3 0 
[6,] 4 15 4 4 1 
[7,] 5 44 5 5 2 
[8,] 6 45 6 6 2 
[9,] 7 45 6 7 2 
[10,] 8 45 7 8 3 
[11,] 9 72 8 9 3 
[12,] 10 72 9 10 3 

> outcome1 
    X1 X2 X3 X4 X5 
1: 0 0 0 0 0 
2: 0 0 0 0 0 
3: 1 2 1 1 0 
4: 2 5 2 2 0 
5: 3 5 3 3 0 
6: 4 15 4 4 1 
7: 5 44 5 5 2 
8: 6 45 6 6 2 
9: 7 45 6 7 2 
10: 8 45 7 8 3 
11: 9 72 8 9 3 
12: 10 72 9 10 3

来源

2017-05-18 17:20:10

不幸的是，这对2500x20数据没有影响 –

我通过创建一个嵌套循环解决我的问题。我被教导说，采用循环对性能几乎总是不好，但我找不到更好的方法。我需要一个辅助函数来执行最小/最大操作，因为NA参数很可能并不是我的目的错误。

rolling_range <- function(in_mat){ 
    ignore_na = function(op, a,b){ 
     if(is.na(a)){ 
      return(b) 
     }else if(is.na(b)){ 
      return(a) 
     }else{ 
      return(op(a,b)) 
     } 
    } 
    out_mat.min = matrix(NA, nrow = nrow(in_mat), ncol = ncol(in_mat)) 
    out_mat.max = matrix(NA, nrow = nrow(in_mat), ncol = ncol(in_mat)) 
    out_mat.result = matrix(0, nrow = nrow(in_mat), ncol = ncol(in_mat)) 
    for(m in 1:ncol(in_mat)){ 
     for(n in 2:nrow(in_mat)){ 
      out_mat.min[n,m] = ignore_na(`min`, out_mat.min[(n-1),m], in_mat[(n-1),m]) 
      out_mat.max[n,m] = ignore_na(`max`, out_mat.max[(n-1),m], in_mat[(n-1),m]) 
      out_mat.result[n,m] = ifelse(is.na(out_mat.min[n,m]) || is.na(out_mat.max[n,m]), 0, out_mat.max[n,m] - out_mat.min[n,m]) 
     } 
    } 
    return(out_mat.result) 
} 

rolling_range(mytest)

来源

2017-05-23 13:33:54

R：矩阵上的绝对滚动偏差（带偏移1）

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