R按data.table中的条件分组

时间：2013-08-08 06:53:10

标签： r grouping data.table

在R中，我有一个大的data.table。对于每一行，我想计算具有类似值x1（+/-一些容差，tol）的行。我可以使用adply来使用它，但它太慢了。似乎data.table有点好用 - 事实上，我已经在使用data.table进行部分计算。

有没有办法完全使用data.table？这是一个例子：

library(data.table)
library(plyr)
my.df = data.table(x1 = 1:1000,
                   x2 = 4:1003)
tol = 3
adply(my.df, 1, function(df) my.df[x1 > (df$x1 - tol) & x1 < (df$x1 + tol), .N])

结果：

        x1   x2 V1
   1:    1    4  3
   2:    2    5  4
   3:    3    6  5
   4:    4    7  5
   5:    5    8  5
  ---             
 996:  996  999  5
 997:  997 1000  5
 998:  998 1001  5
 999:  999 1002  4
1000: 1000 1003  3

更新

这是一个与我的真实数据更接近的示例数据集：

set.seed(10)
x = seq(1,100000000,100000)
x = x + sample(1:50000, length(x), replace=T)
x2 = x + sample(1:50000, length(x), replace=T)
my.df = data.table(x1 = x,
                   x2 = x2)
setkey(my.df,x1)
tol = 100000

og = function(my.df) {
  adply(my.df, 1, function(df) my.df[x1 > (df$x1 - tol) & x1 < (df$x1 + tol), .N])
}

microbenchmark(r_ed <- ed(copy(my.df)),
               r_ar <- ar(copy(my.df)),
               r_og <- og(copy(my.df)),
               times = 1)

Unit: milliseconds
                    expr         min          lq      median          uq         max neval
 r_ed <- ed(copy(my.df))    8.553137    8.553137    8.553137    8.553137    8.553137     1
 r_ar <- ar(copy(my.df))   10.229438   10.229438   10.229438   10.229438   10.229438     1
 r_og <- og(copy(my.df)) 1424.472844 1424.472844 1424.472844 1424.472844 1424.472844     1

显然，来自@eddi和@Arun的解决方案比我的快得多。现在我只需要尝试理解卷。

4 个答案:

答案 0 :(得分：9)

请参阅@ eddi的答案以获得更快的解决方案（针对此特定问题）。当x1不是整数时，它也有效。

您正在寻找的算法是Interval Tree。并且有一个名为IRanges的生物传导器包可以完成这项任务。很难打败它。

require(IRanges)
require(data.table)
my.df[, res := countOverlaps(IRanges(my.df$x1, width=1), 
           IRanges(my.df$x1-tol+1, my.df$x1+tol-1))]

一些解释：

如果您分解代码，可以用三行代码编写：

ir1 <- IRanges(my.df$x1, width=1)
ir2 <- IRanges(my.df$x1-tol+1, my.df$x1+tol-1)
cnt <- countOverlaps(ir1, ir2)

我们基本上做的是创建两个“范围”（只需键入ir1和ir2以查看它们是如何）。然后我们询问，ir1中的每个条目在ir2中有多少重叠（这是“间隔树”部分）。这非常有效。隐含地将参数type改为countOverlaps，默认为“type = any”。如果需要，您可以探索其他类型。这非常有用。同样相关的是findOverlaps功能。

注意：对于这种特殊情况，可以有更快的解决方案（事实上，见@ eddi's），其中ir1的宽度= 1.但是对于宽度可变和/或＆gt;的问题。 1，这应该是最快的。

基准：

ag <- function(my.df) my.df[, res := sum(abs(my.df$x1-x1) < tol), by=x1]
ro <- function(my.df) {
            my.df[,res:= { y = my.df$x1
            sum(y > (x1 - tol) & y < (x1 + tol))
            }, by=x1]
      }
ar <- function(my.df) {
           my.df[, res := countOverlaps(IRanges(my.df$x1, width=1), 
            IRanges(my.df$x1-tol+1, my.df$x1+tol-1))]
      }


require(microbenchmark)
microbenchmark(r1 <- ag(copy(my.df)), r2 <- ro(copy(my.df)), 
               r3 <- ar(copy(my.df)), times=100)

Unit: milliseconds
                  expr      min       lq   median       uq       max neval
 r1 <- ag(copy(my.df)) 33.15940 39.63531 41.61555 44.56616 208.99067   100
 r2 <- ro(copy(my.df)) 69.35311 76.66642 80.23917 84.67419 344.82031   100
 r3 <- ar(copy(my.df)) 11.22027 12.14113 13.21196 14.72830  48.61417   100 <~~~

identical(r1, r2) # TRUE
identical(r1, r3) # TRUE

答案 1 :(得分：4)

这是一个更快的data.table解决方案。我们的想法是使用data.table的滚动合并功能，但在我们这样做之前，我们需要稍微修改数据并使列x1成为数字而不是整数。这是因为OP正在使用严格的不等式并且使用滚动连接，我们将不得不将容差减少一点，使其成为浮点数。

my.df[, x1 := as.numeric(x1)]

# set the key to x1 for the merges and to sort
# (note, if data already sorted can make this step instantaneous using setattr)
setkey(my.df, x1)

# and now we're going to do two rolling merges, one with the upper bound
# and one with lower, then get the index of the match and subtract the ends
# (+1, to get the count)
my.df[, res := my.df[J(x1 + tol - 1e-6), list(ind = .I), roll = Inf]$ind -
               my.df[J(x1 - tol + 1e-6), list(ind = .I), roll = -Inf]$ind + 1]


# and here's the bench vs @Arun's solution
ed = function(my.df) {
  my.df[, x1 := as.numeric(x1)]
  setkey(my.df, x1)
  my.df[, res := my.df[J(x1 + tol - 1e-6), list(ind = .I), roll = Inf]$ind -
                 my.df[J(x1 - tol + 1e-6), list(ind = .I), roll = -Inf]$ind + 1]
}

microbenchmark(ed(copy(my.df)), ar(copy(my.df)))
#Unit: milliseconds
#            expr       min       lq   median       uq      max neval
# ed(copy(my.df))  7.297928 10.09947 10.87561 11.80083 23.05907   100
# ar(copy(my.df)) 10.825521 15.38151 16.36115 18.15350 21.98761   100

注意：正如Arun和Matthew所指出的那样，如果x1是整数，则不必转换为数字并从tol减去少量可以使用tol - 1L代替上面的tol - 1e-6。

答案 2 :(得分：2)

这是一个纯数据表。解决方案：

my.df[, res:=sum(my.df$x1 > (x1 - tol) & my.df$x1 < (x1 + tol)), by=x1]

my.df <- adply(my.df, 1, 
           function(df) my.df[x1 > (df$x1 - tol) & x1 < (df$x1 + tol), .N])

identical(my.df[,res],my.df[,V1])
#[1] TRUE

但是，如果你有许多独特的x1，这仍然会相对较慢。毕竟，你需要进行大量的比较，我现在想不出办法避免这种情况。

答案 3 :(得分：2)

使用

这一事实 
 abs(x-y) < tol ~    y-tol <= x <= y+ tol

你可以将性能提升2倍。

## wrap codes in 2 function for benchmarking
library(data.table)
library(plyr)
my.df = data.table(x1 = 1:1000,
                   x2 = 4:1003)
tol = 3
ag <- function()
my.df[, res := sum(abs(my.df$x1-x1) < tol), by=x1]
ro <- function()
  my.df[,res:= { y = my.df$x1
          sum(y > (x1 - tol) & y < (x1 + tol))
          }, by=x1]
## check equal results
identical(ag(),ro())
TRUE
library(microbenchmark)
## benchmarks 
microbenchmark(ag(),
               ro(),times=1)

Unit: milliseconds
 expr      min       lq   median       uq      max neval
 ag() 32.75638 32.75638 32.75638 32.75638 32.75638     1
 ro() 63.50043 63.50043 63.50043 63.50043 63.50043     1
相关问题
最新问题