我遇到以下问题:在data.table中给出一组非重叠间隔,报告间隔之间的间隙。
我已经在SQL中实现了一次,但由于缺少引导函数或滞后函数,我正在努力使用data.table。为了完整起见,我有here SQL代码。我知道data.table版本1.9.5中已实现了该功能。由changelog。那么data.table可以实现这一点而不需要进行大量的合并且没有滞后或引导函数吗?
原则上,只要性能不受影响,我并不完全反对使用合并(aka连接)。我认为这有一个简单的实现,但我无法弄清楚如何“获取”前一个结束时间作为我的差距表的开始时间。
例如:
# The numbers represent seconds from 1970-01-01 01:00:01
dat <- structure(
list(ID = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L),
stime = structure(c(as.POSIXct("2014-01-15 08:00:00"),
as.POSIXct("2014-01-15 11:00:00"),
as.POSIXct("2014-01-16 11:30:00"),
as.POSIXct("2014-01-15 09:30:00"),
as.POSIXct("2014-01-15 12:30:00"),
as.POSIXct("2014-01-15 13:30:00")
),
class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""),
etime = structure(c(as.POSIXct("2014-01-15 10:30:00"),
as.POSIXct("2014-01-15 12:00:00"),
as.POSIXct("2014-01-16 13:00:00"),
as.POSIXct("2014-01-15 11:00:00"),
as.POSIXct("2014-01-15 12:45:00"),
as.POSIXct("2014-01-15 14:30:00")
),
class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "")
),
.Names = c("ID", "stime", "etime"),
sorted = c("ID", "stime", "etime"),
class = c("data.table", "data.frame"),
row.names = c(NA,-6L)
)
dat <- data.table(dat)
这导致:
ID stime etime
1 2014-01-15 10:30:00 2014-01-15 11:00:00
1 2014-01-15 12:00:00 2014-01-16 11:30:00
2 2014-01-15 11:00:00 2014-01-15 12:30:00
2 2014-01-15 12:45:00 2014-01-15 13:30:00
注意:差距在几天内均匀报告。
答案 0 :(得分:5)
如果我没有遗漏某些内容,那么您在所需的输出中缺少一行,所以我尝试使用您提到的devel版本中的shift
。
library(data.table) ## v >= 1.9.5
indx <- dat[, .I[-.N], by = ID]$V1
dat[, .(ID, stimes = etime, etime = shift(stime, type = "lead"))][indx]
res
# ID stime etime
# 1: 1 2014-01-15 10:30:00 2014-01-15 11:00:00
# 2: 1 2014-01-15 12:00:00 2014-01-16 11:30:00
# 3: 2 2014-01-15 11:00:00 2014-01-15 12:30:00
# 4: 2 2014-01-15 12:45:00 2014-01-15 13:30:00
答案 1 :(得分:5)
大卫答案的变体,可能效率稍低,但输入更简单:
setkey(dat, stime)[, .(stime=etime[-.N], etime=stime[-1]), by=ID]
产地:
ID stime etime
1: 1 2014-01-15 10:30:00 2014-01-15 11:00:00
2: 1 2014-01-15 12:00:00 2014-01-16 11:30:00
3: 2 2014-01-15 11:00:00 2014-01-15 12:30:00
4: 2 2014-01-15 12:45:00 2014-01-15 13:30:00
setkey只是为了确保表按时间排序。