我在R中有一个包含9列和1600万行的矩阵a。第4列中的每个元素都是“Apple”或“Lion”。
我想把那些第4列中有“Apple”条目的行收集起来，并按照第一列中的整数条目排序，形成一个“新”的矩阵。
最好的方法是什么？输出将是一个.csv文件，因为在R中查看这个矩阵是不可能的（1600万行！）。
我试了两个代码：
1) 在这个代码中，首先我引入一个9维向量b，所有元素都是零。然后我运行一个for循环，检查a中的每一行是否第四个元素是“Apple”。如果是，那么这一行就被添加到b中，b也随之增长。最后，我使用order函数对b进行排序。
b=rep(0,9)
for(i in 1:nrow(a)){
if(a[i,4]=="Apple"){
b=rbind(b,a[i,])
}
}
b=order(b)
write.table(b,"Apple.csv",sep=",",append=TRUE,col.names=FALSE)
这段代码似乎无法正常工作，因为for循环运行时间过长！！
2) 我运行了一个for循环，检查 a 中每一行的第四个条目是否为 "Apple"。如果是，则将该行打印到 .csv 文件中。因此，在 R 中不会创建矩阵。在完成后，将读取该 .csv 文件，并使用 as.integer 函数将第一列转换为整数条目，再使用 order 函数对表格进行排序。
for(i in 1:nrow(a)){
if(a[i,4]=="Apple"){
write.table(a[i,],"Apple.csv",sep=",",append=TRUE,col.names=FALSE)
}
}
a=read.csv("Apple.csv")
a[,1]=as.integer(a[,1])
a=order(a)
这似乎可以工作，尽管在我的笔记本电脑上速度很慢。按照目前的速度，for循环将需要5天才能完成。我不知道我的4GB内存的笔记本电脑是否本质上无法处理如此大的数据集。
有哪些方法可以优化代码？这个过程的最有效代码是什么？如果有人指点我正确的方向，我会很高兴。