Блог

У меня есть 2 вектора одинаковой длины x,y . Тогда x^2,y^2 являются квадратными (поэлементно) x,y соответственно. На каждой итерации мне нужно применить функцию cummean on x,y,x^2,y^2 .

Я хотел бы спросить, могу ли я каким-то образом ускорить процесс, а не выполнять 4 отдельные операции.

 library(dplyr)
x <- c(1, 2, 3)
y <- c(5, 5, 6)

dplyr::cummean(x)
dplyr::cummean(y)
dplyr::cummean(x^2)
dplyr::cummean(y^2)
  

Большое спасибо за ваше предложение!

Я думаю, вы могли бы сделать что-то вроде:

 tibble(x, y) %>% 
   mutate(across(1:2, ~.x^2, .names = c("{col}^2"))) %>% 
   mutate(across(1:4, cummean, .names = "cummean_{col}"))
#> # A tibble: 3 x 8
#>       x     y `x^2` `y^2` cummean_x cummean_y `cummean_x^2` `cummean_y^2`
#>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl>     <dbl>         <dbl>         <dbl>
#> 1     1     5     1    25      1            5             1            25
#> 2     2     5     4    25      1            5             1            25
#> 3     3     6     9    36      1.33         5             2            25
  

И если вы хотите, чтобы переменные находились в глобальной среде, а не в tibble, вы могли бы сделать:

 tibble(x, y) %>% 
  mutate(across(1:2, ~.x^2, .names = c("{col}^2"))) %>% 
  mutate(across(1:4, cummean, .names = "cummean_{col}")) %>% 
  as.list() %>% 
  list2env(envir = globalenv())
  

Или в функции, если вам приходилось часто это делать, вы могли бы сделать:

 func <- function(x, y)
{
  tibble(x, y) %>% 
    mutate(across(1:2, ~.x^2, .names = c("{col}^2"))) %>% 
    mutate(across(1:4, cummean, .names = "cummean_{col}")) %>% 
    as.list() %>% 
    list2env(envir = parent.frame())
}