lz 从 COS看 数据量是也 有几万行
用
都要时间了。
data.table 比 apply  作用于 data.frame 要快了多了
大家看看   用data.table 怎么做

  ps.晚上试试看,也学习下 data.table ：）

你这样一提示，发现是忽略了一个问题。
    不过也符合楼主要求：
       转置下跟楼主的循环要求一样，按行取
       不转置就是按列取了。
所以楼主问题也未表达清楚哈。啊哈

也是， 有空看看 用 data.table 怎么做撒

我就知道data.table里面的fread比read.table快三倍。以及处理数据稍微好点。其他的感觉差不多的样子，可能我理解的不深吧。要求速度可以选择看下julia语言，上手跟R差不多。听说很强大的样子。

https://bbs.pinggu.org/thread-2808708-1-1.html

这个例子 试了下  data.table 比julia的dataframe 要快点点。也是佩服data.table 的一点

好方法

赶脚那个跟data.table木关系的样子，by的效果。
data.table还是觉得适合读文件与生产数据框，以及处理些某些数据。其他时候我用的不多。

z就是了

用LZ的数据，以row by row  最大值为1， 其他0 的 哑元。

你的写法精巧，我用了which.max函数想了一个其他的，和你的方法比较了下时间，得到了下面的结果。看来我的电脑是向着我的。

是你的要快， 只要找到最大位置 就OK。
我这个先找到最大，再一个个比较

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不过是想练练 data.table 怎么处理这类的问题。貌似没有 ROW BY ROW 的这种操作

几列的话应该可以通过dplyr的命令搞定，不过没时间弄了。供参考

我觉得没必要纠结太多再运行时间，如果真的要快，用Rcpp

library(Rcpp)
cppFunction("
     NumericMatrix convert(NumericMatrix input) {
             int n1 = input.nrow(), n2 = input.ncol();
             NumericMatrix result(n1, n2);
             for (int i = 0; i < n1; i++) {
                     double temp = input(i, 0);
                     int maxid = 0;
                     for (int j =0; j < n2; j++) {
                             if (input(i, j) > temp) {
                                     temp = input(i, j);
                                     maxid = j;
                             }
                     }
                     result(i, maxid) = 1;
             }
             return result;
     }
")

x <- matrix(rnorm(1000000*50),nrow=1000000)

system.time(y <- convert(x))

   user  system elapsed
  0.232   0.105   0.335

一个sort就解决了