有90万行×20列的数据，是90万个客户在每天的消费数据，不消费时的值为0，有消费的时候大于0，我想查找这批客户首次消费大于0的日期，程序是这样子的：
<br />
m<-dim(x)[1]<br />
n<-dim(x)[2]-1</p>
<p>for (j in 1:m){<br />
for (i in 1:n) if(x[j,i]>0) {<br />
x[j,n+1] <- i<br />
break<br />
}<br />
j<-j+1<br />
}<br />
但跑了16个小时，还没有运行完，不知是怎么回事？电脑是win7 i5 2.5GHz 4.00GB内存
另外，如果我想查找客户消费大于0出现的最后一天，就是这一天消费大于0，这一天之后的日期的消费都为0，该怎么写呢？
拜谢诸位大神！
试一下这个
col <- apply(x, 1, function(x) which(x>0)[1] )
colnames(x)[col]
<br />
x <- matrix(0,5 ,10)<br />
x[sample(50, 20)] <- sample(50, 20)<br />
colnames(x) <- as.character(seq(as.Date("2010/1/1"), as.Date("2010/1/10"), "day"))<br />
x<br />
2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-01-04 2010-01-05 2010-01-06 2010-01-07<br />
[1,] 0 42 49 0 0 50 0<br />
[2,] 0 0 0 0 17 13 0<br />
[3,] 0 0 21 18 0 9 0<br />
[4,] 2 0 0 31 0 0 0<br />
[5,] 0 39 11 0 0 25 0<br />
2010-01-08 2010-01-09 2010-01-10<br />
[1,] 35 28 19<br />
[2,] 0 10 0<br />
[3,] 37 15 0<br />
[4,] 6 0 0<br />
[5,] 0 0 0<br />
col <- apply(x, 1, function(x) which(x>0)[1] )<br />
colnames(x)[col]<br />
[1] "2010-01-02" "2010-01-05" "2010-01-03" "2010-01-01" "2010-01-02"</p>
<p>回复 第1楼 的 Davidhust：在R里看到这种编程基本上就能认定非常慢了，在R中是很少出现这种底层语言的控制流的
用match也可以
<br />
ff <- function(x) match(TRUE ,x != 0)<br />
test1 <- apply(x, 1, ff)<br />
回复 第2楼 的 Robert_Hoo：
谢谢！我的消费数据是从第4列开始的，按照您的语句，
另外我想把首次消费日期做成变量，直接加到原数据新列里，如何实现呢？
回复 第4楼 的 刘思喆：
谢谢，我也是最近看到一些R书籍说要尽量避免循环，可是太菜了，不会写这么精妙的语句[s:12]
关于向量rev，能方便举个例子么？谢谢！
sort(x) 升序排列x中的元素；降序排列使用：rev(sort(x))
回复 第7楼 的 zggjtsgzczh：方法很多,降序可以直接sort(x,decreasing=TRUE)
回复 第5楼 的 Davidhust：你的code在卖萌么。。建议你看看function的用法，你要的应该是这个吧：
g_char<-apply(g[,4；21], 1, function(g) which(g>0)[1])<br />
回复 第9楼 的 superdesolator：冒号打成分号了。.......
回复 第5楼 的 Davidhust：cbind就行了
在诸位大神指点下，首次消费日期和最后消费日期的问题已解决，多谢@Robert_Hoo，@刘思喆，@zggjtsgzczh，@superdesolator [s:11]
现在有个新问题，在有了首次消费日期后，如何计算从首次消费日开始，连续7天的消费值的和呢？
即从首列非0起，连续加7列数据，感觉apply和function依然可以用，但苦于不知如何下手，请指教[s:16]
回复 第12楼 的 Davidhust：下面的代码,参考了吧里一些大神给的思路,由于2楼的大神代码的x是随机的，为了让大家看得更清楚，我在有些关键地方，显示出了一些变量的值，因而使得代码略长:
R>x <- matrix(0,5 ,10)<br />
R> x[sample(50, 20)] <- sample(50, 20)<br />
R> colnames(x) <- as.character(seq(as.Date("2010/1/1"), as.Date("2010/1/10"), "day"))<br />
R>x<br />
2010-01-01 2010-01-02 2010-01-03 2010-01-04 2010-01-05 2010-01-06<br />
[1,] 27 19 0 0 35 0<br />
[2,] 0 0 26 0 0 0<br />
[3,] 0 23 41 5 0 0<br />
[4,] 0 44 21 0 0 0<br />
[5,] 0 0 9 6 10 0<br />
2010-01-07 2010-01-08 2010-01-09 2010-01-10<br />
[1,] 37 1 0 0<br />
[2,] 49 0 0 12<br />
[3,] 43 24 0 46<br />
[4,] 0 0 0 0<br />
[5,] 31 0 0 0<br />
R> col <- apply(x, 1, function(x) which(x>0)[1] )<br />
R>col<br />
[1] 1 3 2 2 3<br />
R>col1=col+1;col2=col+2;col3=col+3;col4=col+4;col5=col+5;col6=col+6;<br />
R>dt=cbind(col,col1,col2,col3,col4,col5,col6)<br />
R>dt<br />
col col1 col2 col3 col4 col5 col6<br />
[1,] 1 2 3 4 5 6 7<br />
[2,] 3 4 5 6 7 8 9<br />
[3,] 2 3 4 5 6 7 8<br />
[4,] 2 3 4 5 6 7 8<br />
[5,] 3 4 5 6 7 8 9<br />
R>b=rep(1:nrow(dt),each=ncol(dt))<br />
R>d=cbind(b,as.numeric(t(dt)))<br />
R>d<br />
b<br />
[1,] 1 1<br />
[2,] 1 2<br />
[3,] 1 3<br />
[4,] 1 4<br />
[5,] 1 5<br />
[6,] 1 6<br />
[7,] 1 7<br />
[8,] 2 3<br />
[9,] 2 4<br />
[10,] 2 5<br />
[11,] 2 6<br />
[12,] 2 7<br />
[13,] 2 8<br />
[14,] 2 9<br />
[15,] 3 2<br />
[16,] 3 3<br />
[17,] 3 4<br />
[18,] 3 5<br />
[19,] 3 6<br />
[20,] 3 7<br />
[21,] 3 8<br />
[22,] 4 2<br />
[23,] 4 3<br />
[24,] 4 4<br />
[25,] 4 5<br />
[26,] 4 6<br />
[27,] 4 7<br />
[28,] 4 8<br />
[29,] 5 3<br />
[30,] 5 4<br />
[31,] 5 5<br />
[32,] 5 6<br />
[33,] 5 7<br />
[34,] 5 8<br />
[35,] 5 9<br />
R>dta=matrix(x[d],nrow(dt),byrow=TRUE)<br />
R>dta<br />
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]<br />
[1,] 27 19 0 0 35 0 37<br />
[2,] 26 0 0 0 49 0 0<br />
[3,] 23 41 5 0 0 43 24<br />
[4,] 44 21 0 0 0 0 0<br />
[5,] 9 6 10 0 31 0 0<br />
R>sum1=apply(dta,MARGIN=1,FUN=sum)<br />
R>sum1<br />
[1] 118 75 136 65 56<br />
R>回复 第13楼 的 superdesolator：
谢谢@superdesolator
大概明白是抽取出符合要求的列，再求和
但没看懂如何把这些列给抽出来的
每一步是什么意思？
从col1=col+1;col2=col+2;col3=col+3;col4=col+4;col5=col+5;col6=col+6开始就看不懂了[s:12]
求指教
回复 第14楼 的 Davidhust：col返回首列非0，+1，。。。，+6，组成的dt矩阵，返回连续7天的数据所在的列，后面就是根据行，列，去X里提取数据了。
回复 第15楼 的 superdesolator：
b=rep(1:nrow(dt),each=ncol(dt))
d=cbind(b,as.numeric(t(dt)))
b，d在此过程中有什么作用？
回复 第15楼 的 superdesolator：
以及，我按照您的代码，做到这一步，
dta<-matrix(x[d],nrow(dt),byrow=TRUE)
出来“错误于as.matrix(x) : 下标出界”
不知是怎么回事啊？[s:16]
x 是 78042 obs. of 370 variables（其中第3：368是消费数据）
dt 是 78042×7 double matrix
d 是 546294×2 double matrix
回复 第17楼 的 Davidhust：没想到54W行就不行了么.......这个需要大神来改进我的方法了,我只能给你解释下b,d：
比如x=
1 3
2 4
这样一个2*2的矩阵，那么我要提取它的第1行，第2列的值该怎么办？
R>b
[,1] [,2]
[1,] 1 2
x就行了
同样的道理，我有1个5*7的矩阵dt,dt中的第1行的第1列的值，是不是就是原数据x中的第1行的，首次非0列的列数啊，dt列的第1行第7列的值是不是就是x中第1行首次非0列连续之后的第7列的列数呢。
有了上面的对应关系,如何提取x中第1行对应的那7列的值呢（上面只知道所在的第1行和第几列，没有返回值）
前面已经举了个例子，那么为了实现我一下提取7个，是不是要有一个这样的表达式:
x=x[d],其中d为：
1 1
1 2
1 3
...
1 7
同样的道理对于第2行，我们得有1个d
2 3
2 4
。。
2 9
b=rep(1:nrow(dt),each=ncol(dt))，
d=cbind(b,as.numeric(t(dt)))
就是干了这个事情，它把所有的d接在了一起（你需要看下rep的用法）
那这样得到的b是不是就是所有我们需要的值了，它还只是个向量
怎么还原成矩阵呢：dta<-matrix(x[d],nrow(dt),byrow=TRUE)
我注意到一个问题可能产生越界，就是，比如一个人在第363—368天首次消费，那么显然我上面的算连续7天的列数的话，出来的列数会超过370列，出现错误。
回复 第19楼 的 superdesolator：
多谢@superdesolator，果然只计算到第362列，不计算363-368，就可以了[s:11]