我的目标是以有效的方式根据条件计算文件中字符串的出现次数。
我在输入csv文件中有大约45k条记录。我需要全部读取它们并创建一个新文件,该文件描述特定持续时间内原始文件中字符串的出现次数。
输入文件:
Timestamp Field
7/13/2013 10:30 ABC
7/13/2013 11:30 ABC
7/13/2013 10:34 ABC
7/13/2013 10:15 CDE
7/13/2013 10:00 ABC
7/13/2013 10:14 CDE
7/13/2013 12:30 ABC
7/13/2013 00:30 ABC
7/13/2013 07:30 CDE
主要目标是计算特定时段内的字段出现次数。
我期待的输出是:
Slots ABC CDE
7/13/2013 00:01-03:00 1 0
7/13/2013 03:01-06:00 0 0
7/13/2013 06:01-09:00 0 1
7/13/2013 09:01-12:00 4 2
7/13/2013 12:01-15:00 1 0
7/13/2013 15:01-18:00 0 0
7/13/2013 18:01-21:00 0 0
7/13/2013 21:01-24:00 0 0
我写了一个蛮力代码来完成我的工作,但是需要很长时间才能完成。 我正在寻找一个有效的代码来完成这项任务。
我有一个单独的数据框,包含时间段(day_hour)和字段名称(field_data)。我的强力方法是使用两个for循环来搜索两个数据帧的所有记录并相应地计算出现次数。
如果我可以使用table()
之类的功能或在这种情况下可以提供帮助的功能,请指导我。
答案 0 :(得分:5)
我首先将“Timestamp”转换为实际时间对象,然后使用cut
创建三个小时的间隔,并使用table
获取您要查找的输出:
mydf$Times <- strptime(mydf$Timestamp, "%m/%d/%Y %H:%M")
mydf$Breaks <- cut(mydf$Times, "3 hours")
table(mydf$Breaks, mydf$Field)
#
# ABC CDE
# 2013-07-13 00:00:00 1 0
# 2013-07-13 03:00:00 0 0
# 2013-07-13 06:00:00 0 1
# 2013-07-13 09:00:00 4 2
# 2013-07-13 12:00:00 1 0
以下是一些示例数据:
mydf <- structure(list(Timestamp = c("7/13/2013 10:30", "7/13/2013 11:30",
"7/13/2013 10:34", "7/13/2013 10:15", "7/13/2013 10:00", "7/13/2013 10:14",
"7/13/2013 12:30", "7/13/2013 00:30", "7/13/2013 07:30"),
Field = c("ABC", "ABC", "ABC", "CDE", "ABC", "CDE", "ABC", "ABC", "CDE")),
.Names = c("Timestamp", "Field"),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -9L))
您还可以使用“data.table”(至少版本1.8.11+)并使用dcast.data.table
。步骤区域或多或少相同。
library(data.table)
library(reshape2)
packageVersion("data.table")
# [1] ‘1.8.11’
DT <- data.table(mydf)
DT[, Times := as.POSIXct(strptime(Timestamp, "%m/%d/%Y %H:%M"))]
DT[, Grps := cut(Times, "3 hours")]
dcast.data.table(DT, Grps ~ Field, value.var="Field")
# 'Aggregate function missing, defaulting to 'length'
# Grps ABC CDE
# 1: 2013-07-13 00:00:00 1 0
# 2: 2013-07-13 06:00:00 0 1
# 3: 2013-07-13 09:00:00 4 2
# 4: 2013-07-13 12:00:00 1 0