Question

我尝试使用'ffbase'包在大型数据集上使用R. {中的ffdfdply函数进行聚合假设我有三个变量叫Date，Item和sales。在这里，我想使用sum函数聚合Date和Item上的销售额。你能指导我通过一些正确的语法吗？在这里，我试着这样：

grp_qty <- ffdfdply(x=data[c("sales","Date","Item")], split=as.character(data$sales),FUN = function(data)  

summaryBy(Date+Item~sales, data=data, FUN=sum)).

我很感激您的解决方案。

Answer 1

标记ffdfdply是ffbase的一部分，而不是ff。为了显示ffdfdply的使用示例，让我们生成一个包含50Mio行的ffdf。

  require(ffbase)
  data <- expand.ffgrid(Date = ff(seq.Date(Sys.Date(), Sys.Date()+10000, by = "day")), Item = ff(factor(paste("Item", 1:5000))))
  data$sales <- ffrandom(n = nrow(data))
  # split by date -> assuming that all sales of 1 date can fit into RAM
  splitby <- as.character(data$Date, by = 250000)
  grp_qty <- ffdfdply(x=data[c("sales","Date","Item")], 
                      split=splitby, 
                      FUN = function(data){
                        ## This happens in RAM - containing **several** split elements so here we can use data.table which works fine for in RAM computing
                        require(data.table)
                        data <- as.data.table(data)
                        result <- data[, list(sales = sum(sales, na.rm=TRUE)), by = list(Date, Item)]
                        as.data.frame(result)
                      })
  dim(grp_qty)

标记grp_qty是驻留在磁盘上的ffdf。

使用R中的ffdfdply函数进行聚合

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