马恩驰：R向量化运算

dian

一、背景

当今社会，数据量剧增让我们越来越关注计算或算法的效率。“并行和分布式”计算是目前主流的能有效提升计算效率的方法，但学习及实施成本较高。所以，向量化运算对于提升计算效率是个不错的选择。作为并行计算的先驱，向量化运算在提升计算效率的同时，也能一定程度上培养数据分析人员的结构化思维。

向量化计算是一种特殊的并行计算的方式，相比于一般程序在同一时间只执行一个操作的方式，它可以在同一时间执行多次操作，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令应用于一个数组/向量（from wikipedia）；在R中，向量是R的基本运算对象，当你对一个向量计算时，R会对每个元素进行分别处理，最终结果以向量的形式输出，向量化运算在R中有很广泛的应用场景。

二、应用场景

应用场景很大程度上决定我们知识的储备和工具的选择，总结了一下，向量化运算在R中的应用场景主要有以下三点：

向量的取值与赋值
apply系列函数在数据处理中的应用
矩阵运算
向量的取值与赋值：这部分应用范围较广，针对较大的数据，如果把向量化运算的思维融入抽样当中，也能明显提升抽样效率，向量的赋值最常见的应用是做缺失值的填补，以上两个应用时数据挖掘的基本功，好的模型需要高质量的数据，高质量的数据需要花精力去清洗。

向量化运算最熟悉的莫过于apply系列函数，这部分函数主要包括：apply，lapply，sapply，tapply，aggreate，by,这几个函数比较基础的向量化运算函数。当然也有Hadley Wickham两个包plyr和reshape，能很容易实现以上函数的功能。 矩阵运算的重要程度相比都很清楚，R也一直提倡做矩阵运算，特别是在文本挖掘和图形处理中的稀疏矩阵处理，向量化运算能大幅提升运算的效率；

三、实例介绍

这个部分主要简单介绍一下前面说过的几个向量化运算函数，然后了解一下plyr包（通过Rstudio镜像获取的下载R包数据发现这个包的下载量一直是第一）；

1.apply：对矩阵/数组的行或列应用函数


#生成4*4的矩阵
M <- matrix(seq(1,16), 4, 4)
#对行求和
apply(M, 1, sum)
[1] 120 128 136 144
#分别对行和列汇总
apply(M, c(1,2), sum)
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]   18   26   34   42
[2,]   20   28   36   44
[3,]   22   30   38   46
[4,]   24   32   40   48

#注：对于矩阵还可以用colMeans, rowMeans, colSums, rowSums做行列运算
2.lapply：对列表应用函数，返回列表

x <- list(a = 1, b = 1:3, c = 10:100)
lapply(x, FUN = sum)
$a
[1] 1
$b
[1] 6
$c
[1] 5005
3.sapply：对列表应用函数，返回向量，这个比较常用，等价于unlist(lapply(…))，用lapply计算，然后把结果变为向量；

x <- list(a = 1, b = 1:3, c = 10:100)
sapply(x, FUN = sum)   
a    b    c   
1    6 5005
unlist(lapply(x,sum))
a    b    c   
1    6 5005   
4.tapply：对各因子应用函数（也就是分组计算），这个也常用；

x <- 1:20
y <- factor(rep(letters[1:5], each = 4))
tapply(x, y, sum)  
a  b  c  d  e  
10 26 42 58 74
5.aggreate：split-apply-combine,拆分成子集，分别计算合并结果输出；

testDF <- data.frame(v1 = c(1,3,5,7,8,3,5,NA,4,5,7,9),
                     v2 = c(11,33,55,77,88,33,55,NA,44,55,77,99) )
by1 <- c("red", "blue", 1, 2, NA, "big", 1, 2, "red", 1, NA, 12)
by2 <- c("wet", "dry", 99, 95, NA, "damp", 95, 99, "red", 99, NA, NA)
aggregate(x = testDF, by = list(by1, by2), FUN = "mean")
Group.1 Group.2 v1 v2
1       1      95  5 55
2       2      95  7 77
3       1      99  5 55
4       2      99 NA NA
5     big    damp  3 33
6    blue     dry  3 33
7     red     red  4 44
8     red     wet  1 11
更简洁易用的plyr包

以上几个函数在实际应用中比较容易混淆，针对输入对象与输出对象应该应用什么函数，见下图：

1

坦白说，以上函数不太容易记住，再来看一下plyr的函数，取输入输出对象的第一个字母+ply；通俗易懂；

2

以常用的ddply函数为例做演示：


#以mtcars数据为例
str(mtcars)
'data.frame':        32 obs. of  11 variables:
$ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
$ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
$ disp: num  160 160 108 258 360 ...
$ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
$ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
$ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
$ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
$ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
$ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
$ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
#计算每个气缸水平下，mpg的均值和标准差
ddply(mtcars,"cyl",summarise,mean.mpg=mean(mpg),sd.mpg=sd(mpg))
cyl mean.mpg   sd.mpg
1   4 26.66364 4.509828
2   6 19.74286 1.453567
3   8 15.10000 2.560048
注：数据量比较大时，plyr包的运算效率不理想，曾经用ddply处理一个347万*9的数据框，半个小时没出结果，后来我就放弃了；

plyr上手比较快，结合reshape，掌握部分函数，基本就可以远离EXCEL透视表了，想接着往下走也很容易。

来源：http://www.itongji.cn/article/0H524632013.html

cindymazh

apply系列的函数功能强大，但实质上也是for循环，在R里面for循环运行比较慢，若比较多层会耗费比较多的时间，要注意使用~

dian

那就是用apply比用for要好~~