تحسين أداء التعامل مع البيانات في R

في برمجة R، عندما تواجه تحديًا في تحسين أداء البرنامج، فإن أحد الطرق الرئيسية لتحقيق ذلك هو تجنب استخدام حلقات التكرار (for loops) العشوائية، خاصةً عند التعامل مع مجموعة بيانات كبيرة مثل التي ذكرتها. في مثالك، تستخدم حلقتي for للمقارنة عنصر بعنصر في الصفوف والأعمدة. لكن هذا النهج يمكن أن يكون بطيئًا للغاية عند التعامل مع مجموعة بيانات كبيرة.

هناك عدة طرق لتحسين هذا الأداء، ومنها استخدام الدوال المدمجة في R والتي تُطبق التشغيل على المصفوفات بشكل فعال دون الحاجة لحلقات تكرار. في حالتك، يمكن استخدام وظائف مثل apply() أو lapply() لتطبيق العمليات على صفوف أو أعمدة المصفوفة.

لكن قبل الانتقال إلى الحلول البديلة، دعني أولاً أفهم بعمق ما تحاول القيام به في كودك. يبدو أنك تحاول معالجة بعض القواعد البيانية حيث تقوم بمقارنة قيم الأعمدة وتعبئة الأعمدة الفارغة استنادًا إلى تلك المقارنة. هل يمكنك توضيح المزيد عن القواعد أو الشروط التي تحاول تنفيذها؟ هذا سيساعدني في تقديم النصائح المناسبة بشكل أفضل.

بالطبع، دعنا نواصل مع الاقتراحات لتحسين أداء الكود. استنادًا إلى ما فهمته حتى الآن، يبدو أنك تحاول تطبيق مجموعة من القواعد على البيانات في إطار الصفوف والأعمدة في البيانات الخاصة بك، وتستخدم حلقات التكرار لذلك، وهو ما يمكن أن يكون بطيئًا للغاية مع البيانات الكبيرة.

للتحسين، يمكنك النظر في استخدام وظائف قوية في R مثل apply() لتطبيق العمليات على الصفوف أو الأعمدة بشكل أسرع وأكثر كفاءة. على سبيل المثال، يمكن استخدام apply() لتطبيق دالة معينة على كل صف أو عمود في البيانات الخاصة بك.

هذه هي الخطوات التي يمكنك اتخاذها لتحسين الكود:

1. استخدام apply() بدلاً من حلقات التكرار: استخدم دالة apply() لتطبيق دالة معينة على كل صف أو عمود في البيانات. هذا يزيل الحاجة إلى حلقات التكرار ويزيد من كفاءة البرنامج.

2. تجنب المقارنات العديدة عنصرًا بعنصر: بدلاً من قيامك بالمقارنة عنصرًا بعنصر في كل عملية، حاول القيام بالمقارنات بشكل جماعي باستخدام الدوال المناسبة مثل ifelse() لتطبيق الشروط على جميع العناصر في مرة واحدة.

3. تحسين الخوارزميات: قد تكون هناك فرص لتحسين الخوارزميات الخاصة بك بحيث تقلل من عدد العمليات اللازمة لتحقيق النتيجة المطلوبة.

اليوم، سأركز على استخدام apply() كبديل لحلقات التكرار في كودك. إليك كيف يمكن تطبيق هذا التحسين على كودك:

RCopy code
# Define a function to apply your conditions
apply_conditions <- function(row) {
  for (i in 6:(length(row)-2)) {
    if ((i-1)%%5==0) {
      row[i] <- row[i]
    } else if ((i-2)%%5==0) {
      row[i] <- row[i-1]
    } else if ((i-3)%%5==0 && row[i-1]>0 && row[i-1] >= row[i-3]) {
      row[i] <- row[i-1] - row[i-3]
    } else if ((i-3)%%5==0 && row[i-1]>=0 && row[i-1]<row[i-3]) {
      row[i] <- 0
    } else if ((i-4)%%5==0 && row[i+2]>=(row[i-1]+row[i-4])) {
      row[i] <- row[i-1]+row[i-4]
    } else if ((i-4)%%5==0 && row[i+2]<(row[i-1]+row[i-4])) {
      row[i] <- row[i+2]
    } else if ((i-5)%%5==0 && (row[i-2] + row[i-5]) > row[i-1]) {
      row[i] <- row[i-2] + row[i-5] - row[i-1]
    } else if ((i-5)%%5==0 && (row[i-2] + row[i-5]) <= row[i-1]) {
      row[i] <- 0
    }
  }
  return(row)
}

# Apply the function to each row using apply()
nsd <- t(apply(t(nsd), 1, apply_conditions))

باستخدام هذا النهج، يتم تطبيق الشروط على كل صف في مصفوفة البيانات الخاصة بك دفعة واحدة، دون الحاجة إلى حلقات التكرار، مما يجعل البرنامج أكثر كفاءة.