r - 使用 R 数据表计算累计日期的罢工率-6ren

r - 使用 R 数据表计算累计日期的罢工率

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-03 23:07:29

我有一个大约 150 万行和数百列的数据表结构，代表带有赛马结果的日期 - 这将用于预测模型，但首先需要特征工程来计算各种实体在创建方面的罢工率每场比赛前一天的先前记录。

“击球率”可以通过多种方式定义，但一个简单的定义是任何给定的马匹、驯马师、骑师等的获胜次数与运行次数的比率。当然，这必须考虑所有以前的运行次数和获胜次数，但不包括结果来自“今天”，因为这对于构建模型来说是无稽之谈。

无论如何，根据网上的一些例子改编的简化数据结构就足以解释了。

生成数据如下:


n <- 90
dt <- data.table(
  date=rep(seq(as.Date('2010-01-01'), as.Date('2015-01-01'), by='year'), n/6), 
  finish=c(1:5),
  trainer=sort(rep(letters[1:5], n/5))
)

想象一下，在这些日期，每位训练员都有一名运行者，其在比赛中的完成位置由“完成”表示。对于序列中的新日期(但不在此数据中)，到目前为止赢得的次数的比率可以这样计算:
dt[order(trainer, date), .(strike_rate = sum(finish==1)/.N), by=trainer]
但是，为每个训练员显示的结果strike_rate 变量仅对不在此数据集中的序列中的新日期有效，例如“2015-01-02”，或我们的样本集外。

为了构建模型，我们需要每天和每个培训师(以及许多其他实体，但现在让我们坚持使用培训师)的罢工率。

我玩过 shift函数和数据表构造，但无法让它为这个特定问题工作 - 然而，在循环上下文中它工作正常，尽管令人难以置信地展示。

为了说明所需的输出，这个示例代码(虽然我确信它不优雅!)工作正常:

#order dates most recent to oldest so that the loop works backwards in time:
dt <- dt[order(-date)]  

#find unique dates (converting to character as something weird with date)
dates = as.character(unique(dt$date))

for (d in dates) {

  #find unique trainers on this date
  trainers = unique(dt$trainer[dt$date==d])

                    for (t in trainers) {

                    trainer_past_form = dt[trainer==t & date < d]

                    strike_rate = sum(trainer_past_form$finish==1)/nrow(trainer_past_form)

                    # save this strike rate for this day and this trainer
                    dt$strike_rate[dt$trainer==t & dt$date==d] <- strike_rate
                    }

}

并给出所需的输出:

          date finish trainer strike_rate
 1: 2015-01-01      1       a   0.2000000
 2: 2015-01-01      2       a   0.2000000
 3: 2015-01-01      3       a   0.2000000
 4: 2015-01-01      4       b   0.2000000
 5: 2015-01-01      5       b   0.2000000
 6: 2015-01-01      1       b   0.2000000
 7: 2015-01-01      2       c   0.2000000
 8: 2015-01-01      3       c   0.2000000
 9: 2015-01-01      4       c   0.2000000
10: 2015-01-01      5       d   0.2000000
11: 2015-01-01      1       d   0.2000000
12: 2015-01-01      2       d   0.2000000
13: 2015-01-01      3       e   0.2000000
14: 2015-01-01      4       e   0.2000000
15: 2015-01-01      5       e   0.2000000
16: 2014-01-01      5       a   0.1666667
17: 2014-01-01      1       a   0.1666667
18: 2014-01-01      2       a   0.1666667
19: 2014-01-01      3       b   0.2500000
20: 2014-01-01      4       b   0.2500000
21: 2014-01-01      5       b   0.2500000
22: 2014-01-01      1       c   0.1666667
23: 2014-01-01      2       c   0.1666667
24: 2014-01-01      3       c   0.1666667
25: 2014-01-01      4       d   0.1666667
26: 2014-01-01      5       d   0.1666667
27: 2014-01-01      1       d   0.1666667
28: 2014-01-01      2       e   0.2500000
29: 2014-01-01      3       e   0.2500000
30: 2014-01-01      4       e   0.2500000
31: 2013-01-01      4       a   0.1111111
32: 2013-01-01      5       a   0.1111111
33: 2013-01-01      1       a   0.1111111
34: 2013-01-01      2       b   0.3333333
35: 2013-01-01      3       b   0.3333333
36: 2013-01-01      4       b   0.3333333
37: 2013-01-01      5       c   0.1111111
38: 2013-01-01      1       c   0.1111111
39: 2013-01-01      2       c   0.1111111
40: 2013-01-01      3       d   0.2222222
41: 2013-01-01      4       d   0.2222222
42: 2013-01-01      5       d   0.2222222
43: 2013-01-01      1       e   0.2222222
44: 2013-01-01      2       e   0.2222222
45: 2013-01-01      3       e   0.2222222
46: 2012-01-01      3       a   0.1666667
47: 2012-01-01      4       a   0.1666667
48: 2012-01-01      5       a   0.1666667
49: 2012-01-01      1       b   0.3333333
50: 2012-01-01      2       b   0.3333333
51: 2012-01-01      3       b   0.3333333
52: 2012-01-01      4       c   0.0000000
53: 2012-01-01      5       c   0.0000000
54: 2012-01-01      1       c   0.0000000
55: 2012-01-01      2       d   0.3333333
56: 2012-01-01      3       d   0.3333333
57: 2012-01-01      4       d   0.3333333
58: 2012-01-01      5       e   0.1666667
59: 2012-01-01      1       e   0.1666667
60: 2012-01-01      2       e   0.1666667
61: 2011-01-01      2       a   0.3333333
62: 2011-01-01      3       a   0.3333333
63: 2011-01-01      4       a   0.3333333
64: 2011-01-01      5       b   0.3333333
65: 2011-01-01      1       b   0.3333333
66: 2011-01-01      2       b   0.3333333
67: 2011-01-01      3       c   0.0000000
68: 2011-01-01      4       c   0.0000000
69: 2011-01-01      5       c   0.0000000
70: 2011-01-01      1       d   0.3333333
71: 2011-01-01      2       d   0.3333333
72: 2011-01-01      3       d   0.3333333
73: 2011-01-01      4       e   0.0000000
74: 2011-01-01      5       e   0.0000000
75: 2011-01-01      1       e   0.0000000
76: 2010-01-01      1       a         NaN
77: 2010-01-01      2       a         NaN
78: 2010-01-01      3       a         NaN
79: 2010-01-01      4       b         NaN
80: 2010-01-01      5       b         NaN
81: 2010-01-01      1       b         NaN
82: 2010-01-01      2       c         NaN
83: 2010-01-01      3       c         NaN
84: 2010-01-01      4       c         NaN
85: 2010-01-01      5       d         NaN
86: 2010-01-01      1       d         NaN
87: 2010-01-01      2       d         NaN
88: 2010-01-01      3       e         NaN
89: 2010-01-01      4       e         NaN
90: 2010-01-01      5       e         NaN

在数据表中“正确”执行此操作的任何帮助将不胜感激。可以看出，我已经开始使用该库，但在此类问题上遇到了障碍。我理解循环的逻辑，但它在 150 万行上效率不高，需要在所有变量上执行大量此类计算。

最佳答案

这里有一些选项。

1) 使用非对等连接:

dt[, strike_rate :=
    .SD[.SD, on=.(trainer, date<date), by=.EACHI, sum(finish==1L)/.N]$V1
]

2) 另一个应该更快的选择:

dt[order(trainer, date), strike_rate := {
    ri <- rleid(date)
    firstd <- which(diff(ri) != 0) + 1L

    cs <- replace(rep(NA_real_, .N), firstd, cumsum(finish==1L)[firstd - 1L])
    k <- replace(rep(NA_real_, .N), firstd, as.double(1:.N)[firstd - 1L])

    nafill(cs, "locf") / nafill(k, "locf")
}, trainer]

setorder(dt, -date, trainer, finish)[] 的输出:

          date finish trainer strike_rate
 1: 2015-01-01      1       a   0.2000000
 2: 2015-01-01      2       a   0.2000000
 3: 2015-01-01      3       a   0.2000000
 4: 2015-01-01      1       b   0.2000000
 5: 2015-01-01      4       b   0.2000000
 6: 2015-01-01      5       b   0.2000000
 7: 2015-01-01      2       c   0.2000000
 8: 2015-01-01      3       c   0.2000000
 9: 2015-01-01      4       c   0.2000000
10: 2015-01-01      1       d   0.2000000
11: 2015-01-01      2       d   0.2000000
12: 2015-01-01      5       d   0.2000000
13: 2015-01-01      3       e   0.2000000
14: 2015-01-01      4       e   0.2000000
15: 2015-01-01      5       e   0.2000000
16: 2014-01-01      1       a   0.1666667
17: 2014-01-01      2       a   0.1666667
18: 2014-01-01      5       a   0.1666667
19: 2014-01-01      3       b   0.2500000
20: 2014-01-01      4       b   0.2500000
21: 2014-01-01      5       b   0.2500000
22: 2014-01-01      1       c   0.1666667
23: 2014-01-01      2       c   0.1666667
24: 2014-01-01      3       c   0.1666667
25: 2014-01-01      1       d   0.1666667
26: 2014-01-01      4       d   0.1666667
27: 2014-01-01      5       d   0.1666667
28: 2014-01-01      2       e   0.2500000
29: 2014-01-01      3       e   0.2500000
30: 2014-01-01      4       e   0.2500000
31: 2013-01-01      1       a   0.1111111
32: 2013-01-01      4       a   0.1111111
33: 2013-01-01      5       a   0.1111111
34: 2013-01-01      2       b   0.3333333
35: 2013-01-01      3       b   0.3333333
36: 2013-01-01      4       b   0.3333333
37: 2013-01-01      1       c   0.1111111
38: 2013-01-01      2       c   0.1111111
39: 2013-01-01      5       c   0.1111111
40: 2013-01-01      3       d   0.2222222
41: 2013-01-01      4       d   0.2222222
42: 2013-01-01      5       d   0.2222222
43: 2013-01-01      1       e   0.2222222
44: 2013-01-01      2       e   0.2222222
45: 2013-01-01      3       e   0.2222222
46: 2012-01-01      3       a   0.1666667
47: 2012-01-01      4       a   0.1666667
48: 2012-01-01      5       a   0.1666667
49: 2012-01-01      1       b   0.3333333
50: 2012-01-01      2       b   0.3333333
51: 2012-01-01      3       b   0.3333333
52: 2012-01-01      1       c   0.0000000
53: 2012-01-01      4       c   0.0000000
54: 2012-01-01      5       c   0.0000000
55: 2012-01-01      2       d   0.3333333
56: 2012-01-01      3       d   0.3333333
57: 2012-01-01      4       d   0.3333333
58: 2012-01-01      1       e   0.1666667
59: 2012-01-01      2       e   0.1666667
60: 2012-01-01      5       e   0.1666667
61: 2011-01-01      2       a   0.3333333
62: 2011-01-01      3       a   0.3333333
63: 2011-01-01      4       a   0.3333333
64: 2011-01-01      1       b   0.3333333
65: 2011-01-01      2       b   0.3333333
66: 2011-01-01      5       b   0.3333333
67: 2011-01-01      3       c   0.0000000
68: 2011-01-01      4       c   0.0000000
69: 2011-01-01      5       c   0.0000000
70: 2011-01-01      1       d   0.3333333
71: 2011-01-01      2       d   0.3333333
72: 2011-01-01      3       d   0.3333333
73: 2011-01-01      1       e   0.0000000
74: 2011-01-01      4       e   0.0000000
75: 2011-01-01      5       e   0.0000000
76: 2010-01-01      1       a          NA
77: 2010-01-01      2       a          NA
78: 2010-01-01      3       a          NA
79: 2010-01-01      1       b          NA
80: 2010-01-01      4       b          NA
81: 2010-01-01      5       b          NA
82: 2010-01-01      2       c          NA
83: 2010-01-01      3       c          NA
84: 2010-01-01      4       c          NA
85: 2010-01-01      1       d          NA
86: 2010-01-01      2       d          NA
87: 2010-01-01      5       d          NA
88: 2010-01-01      3       e          NA
89: 2010-01-01      4       e          NA
90: 2010-01-01      5       e          NA
          date finish trainer strike_rate

3) 如果 OP 可以接受第二种方法，这里是一种带来 by=trainer 的方法。进入 j :)

dt[order(trainer, date), strike_rate := {

    ri <- rleid(date)
    firstd <- which(diff(ri) != 0) + 1L

    cs <- cumsum(finish==1L)

    cumfinishes <- replace(rep(NA_real_, .N), firstd, cs[firstd - 1L])
    k <- replace(rep(NA_real_, .N), firstd, rowid(trainer)[firstd - 1L])

    newt <- which(trainer != shift(trainer))
    prevTrainer <- replace(rep(NA_real_, .N), newt, cs[newt - 1L])

    finishes <- cumfinishes - nafill(replace(prevTrainer, 1L, 0), "locf")
    finishes <- replace(finishes, newt, NaN)

    nafill(finishes, "locf") / nafill(k, "locf")
}]

4) 同样的想法使用 Rcpp这应该是最快也更具可读性:

library(Rcpp)
cppFunction("
NumericVector strike(IntegerVector date, IntegerVector finish, IntegerVector trainer) {
    int i, sz = date.size();
    double cumstrikes = 0, prevcs = NA_REAL, days = 1, prevdays = 1;
    NumericVector strikes(sz), ndays(sz);

    for (i = 0; i < sz; i++) {
        strikes[i] = NA_REAL;
    }

    if (finish[0] == 1)
        cumstrikes = 1;
    for (i = 1; i < sz; i++) {
        if (trainer[i-1] != trainer[i]) {
            cumstrikes = 0;
            days = 0;

        } else if (date[i-1] != date[i]) {
            strikes[i] = cumstrikes;
            ndays[i] = days;

        } else {
            strikes[i] = strikes[i-1];
            ndays[i] = ndays[i-1];
        }

        if (finish[i] == 1) {
            cumstrikes++;
        }

        days++;
    }

    for (i = 0; i < sz; i++) {
        strikes[i] /= ndays[i];
    }

    return strikes;
}")

dt[order(trainer, date), strike_rate := strike(date, finish, rleid(trainer))]

关于r - 使用 R 数据表计算累计日期的罢工率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/61485218/

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