Почему rollapply намного медленнее с заполнением = NA и функция возвращает несколько значений?

Question

Если функция возвращает 2 или более значений, а с помощью fill = NA, rollapply становится намного медленнее. Есть ли способы избежать этого?

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

Причина заключается в том, чтобы найти в скорости использования fill.na на различных типах данных, как это происходит внутри в функции rollapply(). Ваш f1 возвращает один вектор, тогда как f2 возвращает матрицу из двух столбцов (ну, на самом деле оба являются объектами zoo, но вы поймаете мой дрейф).

Уменьшение скорости для вставки NA не соразмерен лишь удвоение числа элементов, так как это показывает:

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