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Question

का उपयोग करके डेटाफ्रेम पर पंक्तियों को जोड़ना मुझे समानांतर प्रोसेसिंग का उपयोग करके डेटा फ्रेम में मूल्य जोड़ने के साथ समस्या है।

मेरे पास एक ऐसा फ़ंक्शन है जो कुछ गणना करेगा और डेटाफ्रेम वापस करेगा, इन गणनाओं सहित एक यादृच्छिक नमूनाकरण है।

मुझे ऐसा क्या किया है:

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) 

जब मैं resdf का परिणाम देखने, यह खाली

है अगर मैं %do% साथ %dopar% की जगह परिणाम सही ढंग से गणना की जाती है, लेकिन यह बहुत धीमी है ..

वैसे भी इसे बढ़ावा देने के लिए वैसे भी है ??

Answer 1

मुझे लगता है कि आपको foreach के लिए दस्तावेज़ों को पढ़ने की आवश्यकता है। आपके कोड ब्लॉक को एक ही भाग की गणना करनी चाहिए, तो आपको .combine विकल्प का उपयोग यह कहने के लिए करना चाहिए कि उन सभी में एक साथ कैसे जुड़ें। अधिक मार्गदर्शन के लिए help(foreach) में उदाहरण देखें। यह for पाश के लिए सीधे प्रतिस्थापन नहीं है।

उदाहरण के लिए:

> 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] 

Answer 2

आप इस तरह के रूप में अपने 'foreach पाश' संशोधित करने की आवश्यकता:

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)) 
} 

आशा है कि यह मदद करता है!