我不知道你的sapply跟for為什麼會差那麼多 照理來說sapply跟for應該一樣快 我的模擬： (共有20萬列，elapsed是總時間) group_f2, group_f3分別是for, sapply group_f1用cut, cbind group_f4用dplyr, plyr (用兩種不同的input, X_df: data.frame, X_dt: data.table) # test replications elapsed relative user.self # 1 group_f1(X_df) 20 0.96 1.000 0.95 # 4 group_f4(X_df) 20 0.98 1.021 0.97 # 5 group_f4(X_dt) 20 1.23 1.281 1.20 # 2 group_f2(X_df) 20 417.14 434.521 411.56 # 3 group_f3(X_df) 20 418.21 435.635 412.50 code link: http://pastebin.com/JArHScjb 凡事還是先考慮vecotrise為主， 處理資料還是推薦用plyr + dplyr來做處理， 依照需求再使用tidyr, reshape2 data.table則不一定，有key的時候會比較快， 其他則跟data.frame差不多 environment: windows 7 64bit, R-3.2.0 machine: [email protected], DDR3-2400 16G ram ※ 引述《locka (locka)》之銘言： : 各位大大晚安, : 我有一份總共九個欄位約30萬筆的原始資料, : 因為想要分成4組畫圖 : 所以第一個想到的事就是新增第十個欄位(稱作group), : 然後根據某個欄位(假設為第八個欄位好了)的值分組, : 並填入第十個欄位(group1~group4) : 很笨的用for loop搭配if else寫,可是速度整個悲劇... --

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