R で入れ子になった for ループを作成する方法 (例を含む)
ネストされた for ループを使用すると、複数のベクトル (または行列の複数の次元) の要素を反復処理し、特定の操作を実行できます。
R のfor ループの基本構造は次のとおりです。
for (i in 1:4) { print (i) } [1] 1 [1] 2 [1] 3 [1] 4
ネストされた for ループの基本構造は次のとおりです。
for (i in 1:4) { for (j in 1:2) { print (i*j) } } [1] 1 [1] 2 [1] 2 [1] 4 [1] 3 [1] 6 [1] 4 [1] 8
このチュートリアルでは、R でネストされた for ループを作成する例をいくつか示します。
例 1: R の入れ子になった For ループ
次のコードは、ネストされた for ループを使用して 4×4 行列の値を埋める方法を示しています。
#create matrix
empty_mat <- matrix(nrow= 4 , ncol= 4 )
#view empty matrix
empty_mat
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] NA NA NA NA
[2,] NA NA NA NA
[3,] NA NA NA NA
[4,] NA NA NA NA
#use nested for loop to fill in values of matrix
for (i in 1:4) {
for (j in 1:4) {
empty_mat[i, j] = (i*j)
}
}
#view matrix
empty_mat
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 2 3 4
[2,] 2 4 6 8
[3,] 3 6 9 12
[4,] 4 8 12 16
例 2: R の入れ子になった For ループ
次のコードは、ネストされた for ループを使用してデータ フレーム内の各値を 2 乗する方法を示しています。
#create empty data frame
df <- data.frame(var1=c(1, 7, 4),
var2=c(9, 13, 15))
#view empty data frame
df
var1 var2
1 1 9
2 7 13
3 4 15
#use nested for loop to square each value in the data frame
for (i in 1:nrow(df)) {
for (j in 1:ncol(df)) {
df[i, j] = df[i, j]^2
}
}
#view new data frame
df
var1 var2
1 1 81
2 49 169
3 16 225
ループする場合の注意点
一般に、入れ子になった for ループは小さなデータ セットや行列ではうまく機能しますが、データが大きい場合は非常に遅くなる傾向があります。
ビッグ データの場合、 アプリケーション ファミリの関数はより高速になる傾向があり、 data.tableパッケージには、より大きなデータ セットで効率的に動作する多くの組み込み関数が含まれています。