Еогеасп) ошибка (цикл в R

Question

В следующем for() цикле принимает в каждом имени персонажа из NAME и экстрактов и форматов (от) в xts(), который затем сохраняется в DATA:

DATA <- xts() 

system.time(
    for (i in 1:dim(NAMES)[2]){ 
    nudata <- crsp1[which(crsp1[,1]== paste(NAMES[1,i])),] 
    z = xts(coredata(nudata[,c(2)]), order.by= round(as.POSIXct(nudata[,7], format="%y-%m-%d"),  
    units=c("days"))) 
    colnames(z) <- NAMES[1,i] 
    DATA <- merge.xts(DATA,z, join="outer") 
} 
) 

код занимает примерно 239.21 секунд. Я считаю, что цикл for() можно улучшить, но я не могу понять, как именно. Я посмотрел в library(doParallel) и придумал следующее:

# turned my code into a function: `CRISP` 
CRISP = function(i) { 
nudata <- crsp1[which(crsp1[,1]== paste(NAMES[1,i])),] 
z = xts(coredata(nudata[,c(2)]), order.by= round(as.POSIXct(nudata[,7], format="%y-%m-%d"), 
units=c("days"))) 
colnames(z) <- NAMES[1,i] 
DATA <- merge.xts(DATA,z, join="outer") 
} 

Тогда я бегала с помощью foreach()

# install packages and register cores first 
install.packages("doParallel") 
library("doParallel") 
cl <- makeCluster(2) 
registerDoParallel(cl) 

# run in Parallel 
DATA <- xts() 
system.time(
foreach (i = 1:dim(NAMES)[2], .packages='xts') %dopar% CRISP(i) 
) 

однако, после того, как печатается примерно 70 секунд следующее сообщение об ошибке:

Error in CRISP(i) : task 1 failed - "object 'DATA' not found" 

Я не понимаю, почему DATA не найден?

непередаваемы SAMPLE DATA

ИМЕНА:

NAMES <- structure(list(X1 = structure(1L, .Label = "AMERICAN CAR & FDRY CO", class = "factor"), 
X2 = structure(1L, .Label = "ALASKA JUNEAU GOLD MNG CO", class = "factor"), 
X3 = structure(1L, .Label = "AMERICAN SAFETY RAZOR CORP", class = "factor"), 
X4 = structure(1L, .Label = "AMERICAN BRAKE SHOE & FDRY", class = "factor"), 
X5 = structure(1L, .Label = "ABITIBI POWER & PAPER LTD", class = "factor")), .Names = c("X1", 
"X2", "X3", "X4", "X5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-1L)) 

crsp1:

crsp1 <- list(COMNAM = c(31, 31, 31, 31, 31, 31, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 
61, 61, 61, 61, 61, 61, 28, 28, 28, 28, 28, 28, 2, 2, 2, 2, 2, 
2), RET = c(45553, 22625, 31216, 2897, 21995, 21995, 45553, 18171, 
21995, 36821, 14301, 14530, 45553, 24793, 1409, 35194, 32919, 
30210, 45553, 1, 26123, 4148, 26123, 40785, 45553, 6063, 29673, 
9213, 26222, 28048), RETX = c(45262, 22610, 31102, 2875, 21989, 
21989, 45262, 18164, 21989, 36626, 14281, 14511, 45262, 24761, 
1393, 35018, 32778, 30102, 45262, 1, 26076, 4118, 26076, 40534, 
45262, 6028, 29576, 9177, 26173, 27972), vwretd = c(NA, 0.005893, 
0.001277, -0.003984, -0.000172, 0.007211, 0.001277, -0.003984, 
-0.000172, 0.007211, -0.000804, 0.003384, NA, 0.005893, 0.001277, 
-0.003984, -0.000172, 0.007211, NA, 0.005893, 0.001277, -0.003984, 
-0.000172, 0.007211, NA, 0.005893, 0.001277, -0.003984, -0.000172, 
0.007211), ewretd = c(NA, 0.009516, 0.00578, -0.001927, 0.001182, 
0.008453, 0.00578, -0.001927, 0.001182, 0.008453, -0.001689, 
0.003312, NA, 0.009516, 0.00578, -0.001927, 0.001182, 0.008453, 
NA, 0.009516, 0.00578, -0.001927, 0.001182, 0.008453, NA, 0.009516, 
0.00578, -0.001927, 0.001182, 0.008453), sprtrn = c(NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), DATE = c(-16072, 
-16070, -16068, -16067, -16066, -16065, -16068, -16067, -16066, 
-16065, -16064, -16063, -16072, -16070, -16068, -16067, -16066, 
-16065, -16072, -16070, -16068, -16067, -16066, -16065, -16072, 
-16070, -16068, -16067, -16066, -16065)) 

Answer 1

ваша проблема не имеет параллельное решение, потому что вы добавляете г к данным параллельно. Я предлагаю вам сначала вычислить все z, а затем объединить их с данными после foreach. foreach можно вернуть результат.

CRISP = function(i) { 
nudata <- crsp1[which(crsp1[,1]== paste(NAMES[1,i])),] 
z = xts(coredata(nudata[,c(2)]), order.by= round(as.POSIXct(nudata[,7], format="%y-%m-%d"), 
units=c("days"))) 
colnames(z) <- NAMES[1,i] 
return (z) #DATA <- merge.xts(DATA,z, join="outer") 
} 

и

system.time(
all_z=foreach (i = 1:dim(NAMES)[2], .packages='xts') %dopar% return(CRISP(i)) 
) 

затем объединить all_z с данными