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考虑以下事件数据表:
library(data.table)
breaks <- data.table(id = 1:8,
Channel = c("NP1", "NP1", "NP2", "NP2", "NP3", "NP3", "AT4", "AT4"),
Time = c(1000, 1100, 975, 1075, 1010, 1080, 1000, 1050),
Day = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
ZA = c(15, 12, 4, 2, 1, 2, 23, 18),
stringsAsFactors = F)
breaks
id Channel Time Day ZA
1: 1 NP1 1000 1 15
2: 2 NP1 1100 1 12
3: 3 NP2 975 1 4
4: 4 NP2 1075 1 2
5: 5 NP3 1010 1 1
6: 6 NP3 1080 1 2
7: 7 AT4 1000 1 23
8: 8 AT4 1050 1 18
Time
在所有其他 channel 中找到最近的事件。变量 where
Day == Day
然后将这些事件的 ZA 值相加。
id Channel Time Day ZA Sum
1: 1 NP1 1000 1 15 28
2: 2 NP1 1100 1 12 22
3: 3 NP2 975 1 4 39
4: 4 NP2 1075 1 2 32
5: 5 NP3 1010 1 1 42
6: 6 NP3 1080 1 2 32
7: 7 AT4 1000 1 23 20
8: 8 AT4 1050 1 18 19
Time = 1000
是第 3、5 和 7 行。
4+1+23 = 28
breaks[breaks[, c("Day", "Time", "Channel", "ZA")], on = "Day", allow.cartesian = TRUE][
Channel != i.Channel][
order(id)][
, delta := abs(Time - i.Time)][
, .SD[delta == min(delta)], by = .(Channel, Time, Day, i.Channel)][
, unique(.SD, by = c("id", "i.Channel"))][
, .(Sum = sum(i.ZA)), by = .(id, Channel, Time, Day, ZA)]
sqldf: 54 minutes
data.table: 11 hours
dplyr: 29 hours
最佳答案
在内部选择中,将每一行在同一天和不同 channel 的中断中自动连接到那些行,然后在所有连接到特定原始行的行中只保留具有最小绝对时间差的连接行。在外部选择和来自 id 内的另一个 Channel 的 ZA 给出结果。
请注意,我们在这里假设默认的 SQLite 后端为 sqldf,并且使用了特定于该数据库的功能,即 if min
在选择中使用,则该选择中指定的其他值也将从最小化行填充。
默认情况下,它将使用内存数据库,如果它适合,则最好,但如果您指定 dbname = tempfile()
作为 sqldf
的参数它将使用文件作为内存不足的数据库。也可以添加一个或多个索引,这可能会或可能不会加快速度。有关更多示例,请参阅 sqldf github 主页。
library(sqldf)
sqldf("select id, Channel, Time, Day, ZA, sum(bZA) Sum
from (
select a.*, b.ZA bZA, min(abs(a.Time - b.Time))
from breaks a join breaks b on a.Day = b.Day and a.Channel != b.Channel
group by a.id, b.Channel)
group by id")
id Channel Time Day ZA Sum
1 1 NP1 1000 1 15 28
2 2 NP1 1100 1 12 22
3 3 NP2 975 1 4 39
4 4 NP2 1075 1 2 32
5 5 NP3 1010 1 1 42
6 6 NP3 1080 1 2 32
7 7 AT4 1000 1 23 20
8 8 AT4 1050 1 18 19
library(data.table)
library(dplyr)
library(sqldf)
library(rbenchmark)
benchmark(sqldf =
sqldf("select id, Channel, Time, Day, ZA, sum(bZA) Sum
from (
select a.*, b.ZA bZA, min(abs(a.Time - b.Time))
from breaks a join breaks b on a.Day = b.Day and a.Channel != b.Channel
group by a.id, b.Channel)
group by id"),
data.table = breaks[breaks[, c("Day", "Time", "Channel", "ZA")], on = "Day",
allow.cartesian = TRUE][
Channel != i.Channel][
order(id)][
, delta := abs(Time - i.Time)][
, .SD[delta == min(delta)], by = .(Channel, Time, Day, i.Channel)][
, unique(.SD, by = c("id", "i.Channel"))][
, .(Sum = sum(i.ZA)), by = .(id, Channel, Time, Day, ZA)],
dplyr = { breaks %>%
inner_join(breaks, by=c("Day"), suffix=c("",".y")) %>%
filter(Channel != Channel.y) %>%
group_by(id, Channel, Time, Day, ZA, Channel.y) %>%
arrange(abs(Time - Time.y)) %>%
filter(row_number()==1) %>%
group_by(id, Channel, Time, Day, ZA) %>%
summarise(Sum=sum(ZA.y)) %>%
ungroup() %>%
select(id:Sum) },
order = "elapsed")[1:4]
test replications elapsed relative
1 sqldf 100 3.38 1.000
2 data.table 100 4.05 1.198
3 dplyr 100 9.23 2.731
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