Оптимизация перекодирования в базе R

Я перекодирую переменную на основе некоторых довольно длинных строк, представленных здесь строками A, B, C, D, E и G. Мне было интересно, есть ли способ перекодировать это без повторения ссылки на df$foo 12 раз, используя базу R? Может быть, есть какой-то более умный и быстрый способ, который я мог бы изучить? это действительно самый умный способ сделать это в R?

df <- data.frame(
  foo = 1000:1010,
  bar = letters[1:11])
df  
    foo bar
1  1000   a
2  1001   b
3  1002   c
4  1003   d
5  1004   e
6  1005   f
7  1006   g
8  1007   h
9  1008   i
10 1009   j
11 1010   k

A  <- c(1002)
B  <- c(1007, 1008)
C  <- c(1001, 1003)
D  <- c(1004, 1006)
E  <- c(1000, 1005)
G  <- c(1010, 1009)

df$foo[df$foo %in% A] <- 1
df$foo[df$foo %in% B] <- 2
df$foo[df$foo %in% C] <- 3
df$foo[df$foo %in% D] <- 4
df$foo[df$foo %in% E] <- 5
df$foo[df$foo %in% G] <- 7
df
   foo bar
1    5   a
2    3   b
3    1   c
4    3   d
5    4   e
6    5   f
7    4   g
8    2   h
9    2   i
10   7   j
11   7   k

Обновление от 11.03.2013 05:28:061Z,

Я переписал пять решений функций, чтобы можно было сравнить их с помощью пакета microbenchmark, и в результате решения Тайлера Ринкера и Флодела оказались самыми быстрыми решениями (см. результаты ниже), не говоря уже о том, что этот вопрос касается только скорости. Я также стремлюсь к лаконичности и сообразительности решения. Из любопытства я также добавил решение с использованием функции Recode из пакета car. Пожалуйста, не стесняйтесь, дайте мне знать, если бы я мог переписать решения более оптимальным образом или пакет microbenchmark не является лучшим способом для сравнения этих функций.

df <- data.frame(
  foo = sample(1000:1010, 1e5+22, replace = TRUE),
  bar = rep(letters, 3847))
str(df)

A  <- c(1002)
B  <- c(1007, 1008)
C  <- c(1001, 1003)
D  <- c(1004, 1006)
E  <- c(1000, 1005)
G  <- c(1010, 1009)

# juba's solution
juba <- function(df,foo) within(df, {foo[foo %in% A] <- 1; foo[foo %in% B] <- 2;foo[foo %in% C] <- 3;foo[foo %in% D] <- 4;foo[foo %in% E] <- 5;foo[foo %in% G] <- 7})
# Arun's solution
Arun <- function(df,x) factor(df[,x], levels=c(A,B,C,D,E,G), labels=c(1, rep(c(2:5, 7), each=2)))
# flodel's solution
flodel <- function(df,x) rep(c(1, 2, 3, 4, 5, 7), sapply(list(A, B, C, D, E, G), length))[match(df[,x], unlist(list(A, B, C, D, E, G)))]
# Tyler Rinker's solution
TylerRinker <- function(df,x)  data.frame(vals = unlist(list(A  = c(1002),B  = c(1007, 1008),C  = c(1001, 1003),D  = c(1004, 1006),E  = c(1000, 1005), G = c(1010, 1009))), labs = c(1, rep(c(2:5, 7), each=2)))[match(df[,x], unlist(list(A  = c(1002),B  = c(1007, 1008),C  = c(1001, 1003),D  = c(1004, 1006),E  = c(1000, 1005), G = c(1010, 1009)))), 2] 
# agstudy's solution
agstudy <- function(df,foo) merge(df,data.frame(foo=unlist(list(A, B, C, D, E, G)), val =rep((1:7)[-6],rapply(list(A, B, C, D, E, G), length))))
# Recode from the car package
ReINcar <- function(df,x) Recode(df[,x], "A='A'; B='B'; C='C'; D='D'; E='E'; G='G'")

# install.packages("microbenchmark", dependencies = TRUE)
require(microbenchmark)

# run test
res <- microbenchmark(juba(df, foo), Arun(df, 1), flodel(df, 1), TylerRinker(df,1) ,agstudy(df, foo), ReINcar(df, 1), times = 25)
There were 15 warnings (use warnings() to see them) # warning duo to x's solution

## Print results:
print(res)

число,

   Unit: milliseconds
                   expr        min         lq     median         uq        max neval
          juba(df, foo)  37.944355  39.521603  41.987174  46.385974  79.559750    25
            Arun(df, 1)  23.833334  24.115776  24.648842  26.987431  55.466448    25
          flodel(df, 1)   3.586179   3.637024   3.956814   6.468735  28.404166    25
     TylerRinker(df, 1)   3.919563   4.115994   4.529926   5.532688   8.508956    25
       agstudy(df, foo) 301.487732 324.641734 334.801005 352.753496 415.421212    25
         ReINcar(df, 1)  73.655566  77.903088  81.745037 101.038791 125.158208    25


### Plot results:
boxplot(res)

Блочная диаграмма результатов микробенчмарка,