append-Zeilen dataframe mit foreach-Paket

Ich habe ein problem mit dem Anhängen von Werten an einen Daten-frame durch parallele Verarbeitung.

Ich habe eine Funktion, die einige Berechnung und liefert ein dataframe, einschließlich dieser Berechnung ist ein Zufallsprodukt.

also, was ich gemacht habe ist :

randomizex <- function(testdf)
{
    foreach(ind=1:1000)%dopar%
    {
      testdf$X = sample(testdf$X,nrow(testdf), replace=FALSE)
      fit = lm(X ~ Y, testdf)
      newdf <- rbind(newdf, data.frame(pc=ind, err=sum(residuals(fit)^2) ))

    }

return(newdf)
}
resdf = randomizex(mydf)

wenn ich das Ergebnis betrachten resdf ist leer

wenn ich ersetzen %dopar% mit %do% das Ergebnis wird korrekt berechnet, aber es ist zu langsam ..

ist es sowieso zu steigern, das ein bisschen ??

  • erinnern uns daran, wo foreach und dopar kommen. Und Ihre mydf zu - so können wir Ihr problem reproduzieren.
  • mydf ist nur eine zufällige dataframe, und foreach ist ein Paket und man sollte hinzufügen library(foreach) und library(doMC), registerDoMC()
InformationsquelleAutor ifreak | 2013-02-11
  1. 14

    Ich glaube, Sie müssen Lesen Sie die Dokumentation für foreach. Ihre code-block sollte compute einem einzigen Teil, dann sollten Sie das .combine option zu sagen, wie Sie Mitglied werden Sie alle zusammen. Betrachten Sie die Beispiele in der help(foreach) für mehr Orientierung. Es ist nicht eine gerade Ersatz für eine for Schleife.

    Beispiel:

    > resultdf = foreach(i=1:10,.combine=rbind)%dopar%{data.frame(x=runif(4),i=i)}
> resultdf
            x  i
1  0.23794248  1
2  0.15536320  1
3  0.58609635  1
4  0.98780497  1
5  0.97806482  2
6  0.92440741  2
7  0.13416121  2
8  0.81598340  2
9  0.13834423  3
[etc]
    • ok, danke für deine Antwort, aber wie kann ich zurück führte df und verwenden Sie es irgendwo anders ?? es ist nur gedruckt, um die stdou ..
    • seine zurückgegebener Wert foreach - siehe edit
    InformationsquelleAutor Spacedman
  2. 4

    Müssen Sie zum ändern der 'foreach-Schleife wie:

    newdf = foreach(ind=1:1000, .combine=rbind) %dopar%
{
    testdf$X = sample(testdf$X,nrow(testdf), replace=FALSE)
    fit = lm(X ~ Y, testdf)
    data.frame(pc=ind, err=sum(residuals(fit)^2) )
}

    Hoffe, es hilft!

    InformationsquelleAutor Mohammad S
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