Как ускорить итерацию при работе с фреймом данных с более чем 5 миллионами наблюдений в r?

Question

Я пытаюсь сгенерировать значения для более чем 7 переменных в миллионах наблюдений, и это требует вечности, когда я пишу цикл for, чтобы достичь этого.Ниже приведен пример того, чего я пытаюсь достичь.В этом случае это быстро, поскольку у него всего несколько тысяч наблюдений:

# Load dplyr


library(tidyverse)
set.seed(50)

df <- data_frame(SlNo = 1:2000,
                 Scenario = rep(c(1, 2, 3, 4),500),
                 A = round(rnorm(2000, 11, 6)),
                 B = round(rnorm(2000, 15, 4))) %>%
      arrange(Scenario) 

#splitting data-frame to add multiple rows in the data-frame

df<- df %>% split(f = .$Scenario) %>%
  map_dfr(~bind_rows(tibble(Scenario = 0), .x)) 

#observations for certain variables in the newly added rows have specific values

df <- df %>% mutate(C = if_else(Scenario != 0, 0, 4),
                    E = if_else(Scenario != 0, 0, 6))

for(i in 2:nrow(df)) {

df$C[i] <- if_else(df$Scenario[i] != 0, (1-0.5) * df$C[i-1] + 3 + 2 + df$B[i] + df$E[i-1],
              df$C[i])
df$E[i] <- if_else(df$Scenario[i] != 0, df$C[i] + df$B[i] - 50, df$E[i])


}

df

# A tibble: 2,004 x 6
   Scenario  SlNo     A     B     C      E
      <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>
 1        0    NA    NA    NA   4     6   
 2        1     1    14    19  32     1   
 3        1     5     1    13  35    -2   
 4        1     9    17    20  40.5  10.5 
 5        1    13     8     7  42.8  -0.25
 6        1    17    10    16  42.1   8.12
 7        1    21     9    12  46.2   8.19
 8        1    25    14    18  54.3  22.3 
 9        1    29    14    15  69.4  34.4 
10        1    33     4    17  91.1  58.1 
# ... with 1,994 more rows

Я бы хотел быстро получить аналогичные результаты при работе с большими кадрами данных.Я ценю любую помощь в этом.Заранее спасибо !!