数据帧上的行式while循环？

Question

我有一个函数根据输入变量计算一些东西，但我想根据函数的结果更改输入变量。我觉得这是一个非常微不足道的问题，但我还没有找到一个可行的解决方案。

我有一个类似下面的数据集：

v1<-sample(5:12, 10, replace=T)
v2<-rep(100, 10)
v3<-rep(1,10)
v4<-sample(1:4, 10, replace=T)
t1<-sample(10:30, 10, replace=T)

和一个函数，它使用变量v1到v4来计算一些东西：

fun<-function(v1, v2, v3, v4){
  #does complicated things
  result<-((v2/(v1*v4))*v3
  return(result)
}

out<-fun(v1, v2, v3, v4)
df<-data.frame(v1, v2, v3, v4, t1, out)

我需要t1 < out。对于非矢量化的数据，这似乎是可行的：

while (out < t1){
  v3= v3 + 1
  out<- fun(v1, v2, v3, v4)
}

理想情况下，v3的最后一个值是以某种方式存储的。

v1  v1  v2 v3 v4 t1 out out_new v3_new
1   6 100  1  2 15  8.333333 16 2
2  12 100  1  2 17  4.166667 20 5
3   5 100  1  1 12 20.000000 20 1
4  10 100  1  4 26  2.500000 . . 
5   8 100  1  2 15  6.250000 . .
6   6 100  1  3 18  5.555556 
7  10 100  1  4 20  2.500000 
8  11 100  1  2 12  4.545455 
9  12 100  1  3 28  2.777778
10  6 100  1  2 25  8.333333

我正在寻找的输出是一个数据帧，看起来像这样:我正在寻找的是一个在大型(100.000行)数据帧/tibble上工作的矢量化解决方案。我用dplyr尝试了不同的方法(用case_when变异)，但没有找到一个可行的解决方案。

Answer 1

有一种方法可以使用dplyr::rowwise()实现这一点

library(tidyverse)
v1<-sample(5:12, 10, replace=T)
v2<-rep(100, 10)
v3<-rep(1,10)
v4<-sample(1:4, 10, replace=T)
t1<-sample(10:30, 10, replace=T)

fun<-function(v1, v2, v3, v4){
  #does complicated things
  result<-(v1/v2)*v4*v3
  return(result)
}

reallyWeirdFunction = function(v1, v2, v3, v4, t){
  out<- fun(v1, v2, v3, v4)
  while (out < t){
    v3= v3 + 1
    out<- fun(v1, v2, v3, v4)
  }
  out
}

df<-data.frame(v1, v2, v3, v4, t1)
df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(
    out=fun(v1, v2, v3, v4), 
    out2=reallyWeirdFunction(v1, v2, v3, v4, t1)
  )
#> # A tibble: 10 x 7
#> # Rowwise: 
#>       v1    v2    v3    v4    t1   out  out2
#>    <int> <dbl> <dbl> <int> <int> <dbl> <dbl>
#>  1     7   100     1     3    17  0.21  17.0
#>  2    11   100     1     2    24  0.22  24.2
#>  3    12   100     1     1    11  0.12  11.0
#>  4    10   100     1     4    15  0.4   15.2
#>  5    10   100     1     2    22  0.2   22  
#>  6     9   100     1     1    16  0.09  16.0
#>  7     5   100     1     2    24  0.1   24  
#>  8    12   100     1     2    23  0.24  23.0
#>  9     8   100     1     3    30  0.24  30  
#> 10     7   100     1     2    14  0.14  14.

Created on 2020-08-28 by the reprex package (v0.3.0)

然而，在R中使用while循环通常是一个非常糟糕的主意，并且rowwise()在大型数据集中可能非常慢。您绝对应该尝试找到一种更好的算法，而不是像现在这样递增v3。不过，我找不到适合你的例子。

Answer 2

使用mapply()和其他一些定义，您可以在base R中执行以下操作：

set.seed(42)
df <- data.frame(v1=sample(5:12, 10, replace=T), v2=rep(100, 10), v3=rep(1,10), 
                 v4=sample(1:4, 10, replace=T), t1=sample(10:30, 10, replace=T))

fun<-function(v1, v2, v3, v4) {
  #does complicated things
  result <- ((v2/(v1*v4))*v3)
  return(result)
}

fun2 <- function(v1, v2, v3, v4, t) {
  out <- fun(v1, v2, v3, v4)
  while (out < t){
    v3 <- v3 + 1
    out <- fun(v1, v2, v3, v4)
  }
  return(list(v3new=v3, out=out))
}

cbind(df, t(mapply(fun2, df$v1, df$v2, df$v3, df$v4, df$t1)))
> cbind(df, t(mapply(fun2, df$v1, df$v2, df$v3, df$v4, df$t1)))
#    v1  v2 v3 v4 t1 v3new      out
# 1   5 100  1  3 24     4 26.66667
# 2   9 100  1  4 12     5 13.88889
# 3   5 100  1  3 18     3       20
# 4   5 100  1  4 13     3       15
# 5   6 100  1  1 14     1 16.66667
# 6   8 100  1  1 22     2       25
# 7   6 100  1  2 14     2 16.66667
# 8   6 100  1  4 29     7 29.16667
# 9   5 100  1  2 11     2       20
# 10 12 100  1  2 17     5 20.83333