GNU R:在上使用sapply

Question

我有一份状态清单。每个list元素包含一天中每分钟的传感器状态(1440个条目，0或1)。该列表包含所有传感器。

例如，statuses[[3]]给出一个包含1440个条目的向量，其中包含每分钟的所有0和1。

比如说，800分钟内所有传感器的状态是：

sapply(statuses,'[',800)

我想知道每分钟活动感应器的数目(即显示一个)。我该怎么做？不知怎么的，我们得把另一个sapply()放在这里.

使用for循环的解决方案如下所示

status_ones <- rep(0,1440)
for (k in 1:1440){
  status_ones[k] <- sum(sapply(statuses,'[',k))
}

Answer 1

在我看来，有几种方法可以实现您想要的东西；这就是首先跳出来的地方:由于列表中每个元素的长度是相同的，所以您可以将其作为一个数据框架来处理并使用。下面我使用模拟数据说明了这种方法，我认为这些数据与您对数据的描述相匹配(这将用于三个传感器的五个观测)：

set.seed(42)
statuses <- lapply(1:3, function(x) sample(0:1, 5, replace=TRUE))
statuses
# [[1]]
# [1] 1 1 0 1 1
# 
# [[2]]
# [1] 1 1 0 1 1
# 
# [[3]]
# [1] 0 1 1 0 0
status_ones <- apply(as.data.frame(statuses), 1, sum)
status_ones
# [1] 2 3 1 2 2

您可以很容易地用这个小例子来手动确认这给出了您想要的结果。下面您可以看到这种方法相对于for循环方法或在sapply上使用sapply的速度优势--我创建了一个更大的示例(三个传感器各有1440个观测结果)，并使用benchmark查看速度差异：

library(rbenchmark)
statuses <- lapply(1:3, function(x) sample(0:1, 1440, replace=TRUE))
benchmark(apply=apply(as.data.frame(statuses), 1, sum),
          sapply=sapply(1:1440, function(x) sum(sapply(statuses, '[', x))),
          loop=for ( i in 1:1440 ) { sum(sapply(statuses, '[', i)) },
          columns=c('test', 'elapsed', 'relative', 'user.self'),
          order='relative')
    test elapsed relative user.self
1  apply   0.883    1.000     0.660
2 sapply   6.115    6.925     5.616
3   loop   6.305    7.140     5.776