for()ループを入れ子にして検索するより、Rならではの方法で

IDと数値をもつ表があり、それとは別にIDのリストがあるとする。そのとき、リスト中のIDに対応する数値を表から抽出するにはどうしたらいいだろうか。

Rを使う。

for()ループでIDリストを１つずつ取り出し、そのループの中で更にfor()ループを使って表を１行ずつ取り出し、対応するIDをif()で探すという方法が思い浮かぶ。for()ループを入れ子構造にするやり方だ。方法を下に示す。

この入れ子構造でやってみるとものすごく遅い。２つ目のfor()ループは表の行数マイナス１行分も無駄に動いているわけだから、遅いのも頷ける。でも、perlだったらもっと速くに結果がでるような気がする。どうやらRはループが苦手らしい。

作業効率がとても悪いので、for()ループをひとつ減らして同じ結果を得る方法を考えた。if()で条件検討をせず、セルが一致する行をそのままRっぽく拾う。方法を下に示す。

ここに示す小さなデータではスピードの違いを実感できないが、数千行の表の中から数百のリストに合致する行を得ようとすれば、その違いは雲泥の差。前者ならかけっぱなしで散歩にでも行きたくなるが、後者ならあくびをしている間に終了する。


とりあえず、説明用にデータを用意する。

データフレーム（df.1）を用意する。

id1 <- c("A","B","C","D","E","F")
value1 <- rnorm(6,mean=3,sd=1)
df1 <- data.frame(id1,value1)

> df1
  id1   value1
1   A 2.484163
2   B 1.539250
3   C 2.773143
4   D 1.041669
5   E 2.409677
6   F 2.532448


IDリスト（id2）を用意する。

id2 <- c("B","D","E")

> id2
[1] "B" "D" "E"


入れ子構造のやり方。
forループを２つ重ねて検索する。

found1 <- df1[0,]
for (i in 1:length(id2)){
for (j in 1:nrow(df1)){
if (id2[i]==df1[j,1]){
hit1 <- df1[j,]
found1 <- rbind(found1,hit1)
}
}
}

> found1
  id1   value1
2   B 1.539250
4   D 1.041669
5   E 2.409677



Rの強みを活かすやり方。
forループをひとつだけにする。

found2 <- df1[0,]
for(x in 1:length(id2)){
hit2 <- df1[df1[,1]==id2[x],]
found2 <- rbind(found2,hit2)
}


> found2
  id1   value1
2   B 1.539250
4   D 1.041669
5   E 2.409677