R - 使用 Reduce()

如何解决R - 使用 Reduce()

我目前正在使用 for 循环来迭代计算名为“w_ratio”的变量，它是“ratio”的加权平均值。我的 for 循环如下所示：

  for (i in 2:(nrow(transactions)-1)) {
    if (transactions$type[i] == "Mint") {
      transactions$w_ratio[i] <- (transactions$cum_liquidity[i-1]*transactions$w_ratio[i-1] + transactions$liquidity[i]*transactions$ratio[i]) / transactions$cum_liquidity[i]
    } else {
      transactions$w_ratio[i] <- transactions$w_ratio[i-1]
    }
  }

这是一个可重现的例子：

dat <- data.frame(liquidity=c(1,2,3,4,-1,5,6,-2,7),ratio=c(0.2,0.2,0.3,0.4,-0.3,0.4),type=c("Mint","Mint","Burn","Mint"))

dat$cum_liquidity <- cumsum(dat$liquidity)

dat$w_ratio <- 0
dat$w_ratio[1] <- dat$ratio[1]

for (i in 2:(nrow(dat))) {
  if (dat$type[i] == "Mint") {
    dat$w_ratio[i] <- (dat$cum_liquidity[i-1]*dat$w_ratio[i-1] + dat$liquidity[i]*dat$ratio[i]) / dat$cum_liquidity[i]
    } else {
      dat$w_ratio[i] <- dat$w_ratio[i-1]
    }
}

代码运行良好，但由于 for 循环而非常慢。由于我有几百万行，我正在寻找另一个函数，它利用矢量化来计算相同的 w_ratio 变量而不使用 for 循环。我的想法是潜在地使用 Reduce() 函数，但我不知道在这种情况下如何实现它。任何帮助将不胜感激。

解决方法

你可以试试 parallel::mclapply()

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