为什么 rollapply 在 fill=NA 和 function return 多个值时慢得多？

Question

如果函数 return 有 2 个或更多值，并且使用 fill = NA、rollapply 会变得更慢。有什么办法可以避免吗？

f1= function(v)c(mean(v)+ median(v))    #return vector of length 1
f2= function(v)c(mean(v), median(v))    #return vector of length 2


v = rnorm(1000)
microbenchmark(rollapplyr(v, 20, f1), rollapplyr(v,20, f1, fill=NA) )

#                             expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
#            rollapplyr(v, 20, f1) 50.84485 53.68726 57.21892 54.63793 57.78519 75.88305   100
# rollapplyr(v, 20, f1, fill = NA) 52.11355 54.69866 59.73473 56.20600 63.10546 99.96493   100

microbenchmark(rollapplyr(v, 20, f2), rollapplyr(v,20, f2, fill=NA) )

#                             expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
#            rollapplyr(v, 20, f2) 51.77687 52.29403 56.80307 53.44605 56.65524 105.6713   100
# rollapplyr(v, 20, f2, fill = NA) 69.93853 71.08953 76.48056 72.21896 80.58282 151.4455   100

Answer 1

原因在于对不同类型数据使用 fill.na 的速度，正如 rollapply() 函数内部发生的那样。你的 f1 returns 是一个向量，而 f2 returns 是一个两列的矩阵（好吧，两者实际上都是 zoo 对象，但你明白我的意思） .

插入NA的速度下降与仅仅增加一倍的元素数量不成正比，如下所示：

library(zoo)
library(microbenchmark)

v <- zoo(rnorm(1000))
m <- zoo(matrix(rnorm(2000), ncol=2))
ix <- seq(1000)>50
microbenchmark(na.fill(v, NA, ix), na.fill(m, NA, ix))

# Unit: microseconds
#               expr      min        lq       mean    median         uq      max neval
# na.fill(v, NA, ix)  402.861   511.912   679.1114   659.597   754.8385  4716.46   100
# na.fill(m, NA, ix) 9746.643 10091.038 14281.5598 14057.304 17589.9670 22249.96   100

为什么 rollapply 在 fill=NA 和 function return 多个值时慢得多？

Why rollapply is much slower with fill=NA and function return multiple values?

r

rollapply