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我处理的交易数据有两个来源,各有利弊。第一个只有有准确的 $ 和售出单位(DF_Lookup
),第二个有正确的人口统计数据(DFI
),但一些 $并且售出的单位不正确。因此,我编写了以下代码来处理这个问题。
这是我的数据:
发展金融机构
dput(DFI)
structure(list(PO_ID = c("P1234", "P1234", "P1234", "P1234",
"P1234", "P1234", "P2345", "P2345", "P3456", "P4567"), SO_ID = c("S1",
"S1", "S1", "S2", "S2", "S2", "S3", "S4", "S7", "S10"), F_Year = c(2012,
2012, 2012, 2013, 2013, 2013, 2011, 2011, 2014, 2015), Product_ID = c("385X",
"385X", "385X", "450X", "450X", "900X", "3700", "3700", "A11U",
"2700"), Revenue = c(1, 2, 3, 34, 34, 6, 7, 88, 9, 100), Quantity = c(1,
2, 3, 8, 8, 6, 7, 8, 9, 40), Location1 = c("MA", "NY", "WA",
"NY", "WA", "NY", "IL", "IL", "MN", "CA")), .Names = c("PO_ID",
"SO_ID", "F_Year", "Product_ID", "Revenue", "Quantity", "Location1"
), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")
DF_Lookup
dput(DF_Lookup)
structure(list(PO_ID = c("P1234", "P1234", "P1234", "P2345",
"P2345", "P3456", "P4567"), SO_ID = c("S1", "S2", "S2", "S3",
"S4", "S7", "S10"), F_Year = c(2012, 2013, 2013, 2011, 2011,
2014, 2015), Product_ID = c("385X", "450X", "900X", "3700", "3700",
"A11U", "2700"), Revenue = c(50, 70, 35, 100, -50, 50, 100),
Quantity = c(3, 20, 20, 20, -10, 20, 40)), .Names = c("PO_ID",
"SO_ID", "F_Year", "Product_ID", "Revenue", "Quantity"), row.names = c(NA,
7L), class = "data.frame")
第一次尝试:
策略: - 使用 Join 覆盖 DFI
中 DF_Lookup
的条目
DF_Generated <- DFI %>%
left_join(DF_Lookup,by = c("PO_ID", "SO_ID", "F_Year", "Product_ID")) %>%
dplyr::group_by(PO_ID, SO_ID, F_Year, Product_ID) %>%
dplyr::mutate(Count = n()) %>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::mutate(Revenue = Revenue.y/Count, Quantity = Quantity.y/Count) %>%
dplyr::select(PO_ID:Product_ID,Location1,Revenue,Quantity)
预期输出:
dput(DF_Generated)
structure(list(PO_ID = c("P1234", "P1234", "P1234", "P1234",
"P1234", "P1234", "P2345", "P2345", "P3456", "P4567"), SO_ID = c("S1",
"S1", "S1", "S2", "S2", "S2", "S3", "S4", "S7", "S10"), F_Year = c(2012,
2012, 2012, 2013, 2013, 2013, 2011, 2011, 2014, 2015), Product_ID = c("385X",
"385X", "385X", "450X", "450X", "900X", "3700", "3700", "A11U",
"2700"), Location1 = c("MA", "NY", "WA", "NY", "WA", "NY", "IL",
"IL", "MN", "CA"), Revenue = c(16.6666666666667, 16.6666666666667,
16.6666666666667, 35, 35, 35, 100, -50, 50, 100), Quantity = c(1,
1, 1, 10, 10, 20, 20, -10, 20, 40)), class = c("tbl_df", "tbl",
"data.frame"), row.names = c(NA, -10L), .Names = c("PO_ID", "SO_ID",
"F_Year", "Product_ID", "Location1", "Revenue", "Quantity"))
挑战:这适用于较小的数据集。我正在处理的原始数据有大约 9000 万条记录。所以,上面的代码需要永远。
第二次尝试:因此,我考虑只更新那些 $ 和 单位超出 +/-10% 范围的行。
这是我的代码:
#Find out whether the numbers are within +/-10% range.
DF_Mod<-DFI %>%
dplyr::group_by(PO_ID, SO_ID, F_Year, Product_ID) %>%
dplyr::summarise(Rev_agg = sum(Revenue), Qty_agg = sum(Quantity)) %>%
left_join(DF_Lookup) %>%
dplyr::rowwise() %>%
#check for +/- 10% confidence interval
dplyr::mutate(Compute = ifelse((abs(Rev_agg-Revenue)/Revenue <=0.1) & (abs(Qty_agg-Quantity)/Quantity <=0.1),"N","Y")) %>%
dplyr::rowwise() %>%
dplyr::ungroup() %>%
dplyr::select(PO_ID:Product_ID,Compute) %>%
dplyr::right_join(DFI)
#Now, filter Compute == "Y" and then do the join with DF_Lookup.
DF_Generated_2 <- DF_Mod %>%
dplyr::filter(Compute == "Y") %>%
left_join(DF_Lookup,by = c("PO_ID", "SO_ID", "F_Year", "Product_ID")) %>%
dplyr::group_by(PO_ID, SO_ID, F_Year, Product_ID) %>%
dplyr::mutate(Count = n()) %>%
dplyr::ungroup()%>%
dplyr::mutate(Revenue = Revenue.y/Count, Quantity = Quantity.y/Count) %>%
dplyr::select(PO_ID:Product_ID,Location1,Revenue,Quantity)
#Bind the rows
DF_Final <- rbind(DF_Generated_2,DFI[DF_Mod$Compute=="N",]) #Expected output
这里,DF_Final
确实是预期的输出。
问题:即使采用上述方法,由于涉及太多连接,性能仍然很慢。无论如何我们可以加快这个过程吗?有没有其他更好的方法来完成我想做的事情?
我很感激你的想法。我已经在这上面度过了一天,但仍然无处可去。我真的卡住了。
最佳答案
我还没有在大型数据集上对此进行测试,但它仍然可能是您所需要的(并且可能仍然有更快的方法来执行此操作):
# load data table library
library(data.table)
# convert data frames to data tables
DFI <- data.table(DFI)
DF_Lookup <- data.table(DF_Lookup)
# left join
df <- merge(DFI, DF_Lookup, all.x = TRUE, by = c("PO_ID", "SO_ID", "F_Year", "Product_ID"))
# Calculate the strange quantity and revenue
df2 <- df[, list(Revenue = Revenue.y/.N, Quantity = Quantity.y/.N),
by = list(PO_ID, SO_ID, F_Year, Product_ID)]
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