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我的数据如下:
PERMNO date DLSTCD
10 1983 NA
10 1985 250
10 1986 NA
10 1986 NA
10 1987 240
10 1987 NA
11 1984 NA
11 1984 NA
11 1985 NA
11 1987 NA
12 1984 240
我需要根据以下条件过滤行:
PERMNO
,按 date
基于这些标准,以下是我的预期输出:
PERMNO date DLSTCD
10 1983 NA
10 1985 250
11 1984 NA
11 1984 NA
11 1985 NA
11 1987 NA
我在 R 中使用 data.table
来处理这些数据。上面的例子是我的实际数据的一个过度简化的版本,它包含大约 300 万行对应于 30k 个PERMNO。
我为此实现了三种不同的方法,如下所示:
r-fiddle: http://www.r-fiddle.org/#/fiddle?id=4GapqSbX&version=3
下面我使用 50k 行的小数据集比较了我的实现。这是我的结果:
时间比较
system.time(dt <- filterbydelistingcode(dt)) # 39.962 seconds
system.time(dt <- filterbydelistcoderowindices(dt)) # 39.014 seconds
system.time(dt <- filterbydelistcodeinline(dt)) # 114.3 seconds
如您所见,我的所有实现都非常低效。有人可以帮我实现一个更快的版本吗?谢谢你。
编辑:这是我用于时间比较的 50k 行示例数据集的链接:https://ufile.io/q9d8u
另外,这里有一个自定义的数据读取函数:
readdata = function(filename){
data = read.csv(filename,header=TRUE, colClasses = c(date = "Date"))
PRCABS = abs(data$PRC)
mcap = PRCABS * data$SHROUT
hpr = data$RET
HPR = as.numeric(levels(hpr))[hpr]
HPR[HPR==""] = NA
data = cbind(data,PRCABS,mcap, HPR)
return(data)
}
data <- readdata('fewdata.csv')
dt <- as.data.table(data)
最佳答案
这是 data.table
中的一个尝试:
dat[
dat[order(date),
{
pos <- match(TRUE, !is.na(DLSTCD));
(.I <= .I[pos] & pos != 1) | (is.na(pos))
},
by=PERMNO]
$V1]
# PERMNO date DLSTCD
#1: 10 1983 NA
#2: 10 1985 250
#3: 11 1984 NA
#4: 11 1984 NA
#5: 11 1985 NA
#6: 11 1987 NA
在 250 万行、400000 行和下架日期上对其进行测试:
set.seed(1)
dat <- data.frame(PERMNO=sample(1:22000,2.5e6,replace=TRUE), date=1:2.5e6)
dat$DLSTCD <- NA
dat$DLSTCD[sample(1:2.5e6, 400000)] <- 1
setDT(dat)
system.time({
dat[
dat[order(date),
{
pos <- match(TRUE, !is.na(DLSTCD));
(.I <= .I[pos] & pos != 1) | (is.na(pos))
},
by=PERMNO]
$V1]
})
# user system elapsed
# 0.74 0.00 0.76
不到一秒 - 还不错。
关于r - 在 R 中使用 data.table 进行顺序过滤,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44378743/
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