Question

我有一张大合同日期表。在我的决赛桌中，我希望每个月都有一个合同有效的行。问题是我当前解决方案的速度。有没有更快的方法来实现这一目标？（我有超过1个Mio ID，不同的合同运行时间，需要几分钟。我怀疑是cbind？！）

library(data.table)
dt <- data.table(id=c(123, 345),
             start=c(as.IDate("2013-01-01"), as.IDate("2012-01-01")),
             end=c(as.IDate("2013-04-01"),as.IDate("2012-02-01") ))

dt[, cbind(.SD, seq(start, end, by="month")), by=id]

    id      start        end         V2
1: 123 2013-01-01 2013-04-01 2013-01-01
2: 123 2013-01-01 2013-04-01 2013-02-01
3: 123 2013-01-01 2013-04-01 2013-03-01
4: 123 2013-01-01 2013-04-01 2013-04-01
5: 345 2012-01-01 2012-02-01 2012-01-01
6: 345 2012-01-01 2012-02-01 2012-02-01

Answer 1

初步想法：我能想到的一些调整。

首先，我使用seq.int代替seq，后者是 S3-generic 需要一些时间进行调度，对百万人群来说可能代价高昂。
其次，我使用1.9.3（这几乎已经完成，应尽快推送到CRAN），并进行了相当多的改进。
第三，我在c(.SD, seq.int(start, end, by="month"))中使用j - 这是1.9.3内部优化的，因此会更快。

实质上，请在1.9.3上尝试：

dt[, c(.SD, seq.int(start, end, by="month")), by=id]

当然，这仍然在一百万个群组中运行，因此可能仍然会更慢（尽管比之前的答案更快）。不过，我很想知道这里的加速（如果有的话）。

但真正的问题在于我们正在评估每个群组的j-expression ，而且您已经获得了一百万的＆＃ 39; EM。如果seq.int from和to参数能够处理长度为＆gt;的输入，那么理想情况是什么？但是，最有可能的是，你必须编写自己的C / C ++代码来实现目标。

加速日期转换data.table方式

1 个答案: