如何在R中更快，更高效地执行此操作？

Question

制作项目随机数据

test <- matrix(runif(100, 0, 1), nrow = 20) 
nr <- nrow(test) 
mat = matrix(sapply(test, rbinom, n = 1, size = 1), nrow = nr) 

使名随机数据

testvec <- cbind(paste("A", floor(10 * runif(20, 0, 1)), sep="")) 

制作源数据帧

dfrmORG <- data.frame(testvec, mat, c(1:20)) 
colnames(dfrmORG) <- c("name", "item1", "item2", "item3", "item4", "item5", "rkey") 

名称重复计数

dfrmName <- as.data.frame(table(dfrmORG$name)) 
nrowUSR <- nrow(dfrmName) 

制作目标数据帧

finalDFRM <- data.frame(name = character(nrowUSR), item1 = numeric(nrowUSR), item2 = numeric(nrowUSR), 
          item3 = numeric(nrowUSR), item4 = numeric(nrowUSR), item5 = numeric(nrowUSR)) 
finalDFRM$name <- dfrmName[,1] 

逻辑

system.time({ 

for(i in (1 : nrow(dfrmORG))) { 
    userKEY <- dfrmORG[ i, 1 ] 
    finalDFRM[ c(finalDFRM$name == userKEY), 2:6 ] <- finalDFRM[ c(finalDFRM$name == userKEY), 2:6 ] * 0.9 + dfrmORG[ i, 2:6 ] 
} 

}) 

逻辑太慢了，我怎么可以做的更好？

for loop 
a <- a*x + b 

我需要的总和，按名称，项目

result(finalDFRM)      data(dfrmORG) 
name item1 item2 item3 item4 item5  name item1 item2 item3 item4 item5 
    A0 1.71 1.539 1.0 0.90 0.0  A0  0  1  0  0  0 
    A4 2.71 0.900 1.9 1.71 1.9  A0  1  1  0  0  0 
              A0  1  0  0  1  0 
              A0  0  0  1  0  0 
              A4  1  0  0  1  0 
              A4  1  1  1  1  1 
              A4  1  0  1  0  1 

Answer 1

尝试使用sapply

sapply(1 : nrow(dfrmORG), function(i){ 
userKEY <- dfrmORG[ i, 1 ] 
finalDFRM[ c(finalDFRM$name == userKEY), 2:6 ] <- finalDFRM[ c(finalDFRM$name == userKEY), 2:6 ] * 0.9 + dfrmORG[ i, 2:6 ] 
}) 

这通常比for循环创建快得多。