我有一个数据框400万行和140万个不同的分组变量值。样本DF如下所示：
> df
date id
1 2015-06-25 4333864
2 2015-06-25 3867895
3 2015-06-25 4333866
4 2015-06-25 4333868
5 2015-06-29 2900522
6 2015-06-29 3609093
使用此命令执行滞后日期差异会导致8 GB内存MAC上的R崩溃：
df %>% group_by(id) %>% mutate(dayDiff = date - lag(date))
这个dplyr是否内存饥饿？任何其他有效的方法来完成我需要的东西？
以下是我正在使用的 dplyr 的版本：
Package: dplyr
Type: Package
Version: 0.4.1
日期框架具有以下变量类型：
> str(df)
'data.frame': 6 obs. of 2 variables:
$ date: Date, format: "2014-07-01" "2014-07-01" "2014-07-01" ...
$ id : num 1793096 2019424 1869572 1869573 1774661 ...