Éder, bom dia! Quanto ao código que mandei ontem, vi que estava criando um data.frame() dentro de um for que não deveria, isso fez o código ficar excessivamente lento, foi erro meu. Alterar isso permitiu melhorar a performance do código, mas ainda assim não consegui fazer os cálculos com todos os dados que tenho. Segue código corrigido. ### ### início do código ### grupo <- list() system.time({ for(k in 2:length(ver2)){ grp <- sort(unique((ver2[[k-1]]$grupo))) ### qtde de grupos grp2 <- sort(unique((ver2[[k]]$grupo))) ### qtde de grupos # criando os objetos RES <- LAB <- list() for (i in grp) { for (j in grp2) { RES <- append(RES,list( subset(ver2[[k-1]]$name, ver2[[k-1]]$grupo==i) %in% subset(ver2[[k]]$name, ver2[[k]]$grupo==j))) LAB <- append(LAB, paste(i,j, sep='-')) }} grupo[[k]] <- data.frame(label=sapply(LAB, "["), qtde=sapply(RES, sum)) grupo[[k]] <- subset(grupo[[k]],qtde>0) grupo[[k]]$t.grupo <- as.numeric(gsub('-.*','',grupo[[k]]$label)) grupo[[k]]$t.ano <- min(ver2[[k]]$year)+k-2 grupo[[k]]$tp1.grupo <- as.numeric(gsub('^.-','',grupo[[k]]$label)) grupo[[k]]$tp1.ano <- min(ver2[[k]]$year)+k-1 } }) ### ### fim do código ### Quanto a sugestão de trabalhar direto com data.frame, tentei utilizar o código inicial que você gentilmente fez mudando o input para data.frame, veja o código: ### ### início do código ### # na minha lista original de data.frames cada data.frame da lista representa um ano, sendo que o primeiro ano da lista é para 1978 e o último é 2013. # a lista é cumulativa, logo, os artigos de 1978 parecem em todos os anos subsequentes, por exemplo, no ano de 1986 aparecem os artigos de # 1978 até 1986. # a constituição dos grupos ocorre pode mudar para cada artigo ao longo do tempo. Exemplo, um artigo de “Yunos, 1997, V19, P255” # pode fazer parte do grupo 1 em 1997, do grupo 2 em 1998, do grupo 13 em 2005, etc. # para diferenciar os anos criei uma variável ‘ano.base’ # for(i in 1:length(ver2)){ ver2[[i]]$ano.base <- 1977+i } ver.df <- do.call(rbind, ver2) row.names(ver.df) <- NULL head(ver.df) dim(ver.df) str(ver.df) grupo <- list() system.time({ for(k in (1+min(ver.df$ano.base)):max(ver.df$ano.base)){ grp <- max(ver.df$grupo[ver.df$ano.base==k-1]) grp2 <- max(ver.df$grupo[ver.df$ano.base==k]) # criando os objetos RES <- LAB <- list() for (i in 1:grp) { for (j in 1:grp2) { RES <- append(RES,list(ver.df$name[ver.df$ano.base==k-1 & ver.df$grupo==i] %in% ver.df$name[ver.df$ano.base==k & ver.df$grupo==j])) LAB <- append(LAB, paste(i,j, sep='-')) }} grupo[[k]] <- data.frame( label=sapply(LAB, "["), qtde=sapply(RES, sum), t.ano=k-1, tp1.ano=k ) grupo[[k]] <- subset(grupo[[k]],qtde>0) # deletar os valores NULL # pq ele gerar todos os anos antes de 1978 com NULL grupo <- grupo[ -(which(sapply(grupo,is.null), arr.ind=TRUE))] } grupo <- do.call(rbind, grupo) dim(grupo) }) ### ### fim do código ### Utilizando o primeiro código (lista de data.frames) tenho a resposta em 15 segundos, quando utilizo o segundo código (o input é um único data.frame) demora 2min35s. Vale considerar que quando transformo a lista de data.frames em um único data.frame "do.call(rbind, ver2)” este tem 37136 linhas. Bem, os códigos funcionam muito bem, a questão é o tempo de processamento. Minha base de dados completa, quando faço ”do.call(rbind, ver2)” tem 2531107 linhas, que são os artigos publicados entre 1945 e 2013. Meu problema é, cada ano tem vários grupos, quero saber quantos artigos tem origem de cada grupo do ano anterior “t-1”, isso para cada grupo do ano t. Éder, quanto ao último código que você mandou, vou estudá-lo. Agradeço pela atenção. Roney