Question

我尝试使用R中data.table包的功能组。

start <- as.Date('2014-1-1')
end <- as.Date('2014-1-6')
time.span <- seq(start, end, "days")
a <- data.table(date = time.span, value=c(1,2,3,4,5,6), group=c('a','a','b','b','a','b'))

        date  value group
1   2014-01-01  1   a
2   2014-01-02  2   a
3   2014-01-03  3   b
4   2014-01-04  4   b
5   2014-01-05  5   a
6   2014-01-06  6   b

a[,mean(value),by=group]
> group      V1
 1:   a    2.6667
 2:   b    4.3333

这很好用。

由于我正在与日期合作，因此特殊日期不仅有一个而且有两个小组。

a <- data.table(date = time.span, value=c(1,2,3,4,5,6), group=list('a',c('a','b'),'b','b','a','b'))

        date   value  group
1   2014-01-01  1   a
2   2014-01-02  2   c("a", "b")
3   2014-01-03  3   b
4   2014-01-04  4   b
5   2014-01-05  5   a
6   2014-01-06  6   b

a[,mean(value),by=group]
> Error in `[.data.table`(a, , mean(value), by = group) : 
  The items in the 'by' or 'keyby' list are length (1,2,1,1,1,1). Each must be same length as rows in x or number of rows returned by i (6).

我希望两组的组日期将用于计算组a和组b的平均值。

预期结果：

mean a: 2.6667
mean b: 3.75

data.table包可以实现吗？

更新

对于akrun来说，我的初始问题已经解决了。在“拆分”data.table之后，在我的情况下计算不同的因素（基于组）我需要data.table返回其“原始”形式，具有基于日期的唯一行。到目前为止我的解决方案：

a <- data.table(date = time.span, value=c(1,2,3,4,5,6), group=list('a',c('a','b'),'b','b','a','b'))
b <- a[rep(1:nrow(a), lengths(group))][, group:=unlist(a$group)]

       date   value  group
1   2014-01-01  1   a
2   2014-01-02  2   a
3   2014-01-02  2   b
4   2014-01-03  3   b
5   2014-01-04  4   b
6   2014-01-05  5   a
7   2014-01-06  6   b

# creates new column with mean based on group
b[,factor := mean(value), by=group] 

#creates new data.table c without duplicate rows (based on date) + if a row has group a & b it creates the product of their factors
c <- b[,.(value = unique(value), group = list(group), factor = prod(factor)),by=date]

date     value  group       factor
01/01/14    1   a           2.666666667
02/01/14    2   c("a", "b") 10
03/01/14    3   b           3.75
04/01/14    4   b           3.75
05/01/14    5   a           2.666666667
06/01/14    6   b           3.75

我想这不是完美的方式，但它有效。有什么建议我怎么能做得更好？

替代解决方案（真的很慢!!!）：

d <- a[rep(1:nrow(a), lengths(group))][,group:=unlist(a$group)][, mean(value), by = group]
for(i in 1:NROW(a)){
   y1 <- 1
   for(j in a[i,group][[1]]){
       y1 <- y1 * d[group==j, V1]
   }
   a[i, factor := y1]
}

到目前为止我最快的解决方案：

# split rows that more than one group
b <- a[rep(1:nrow(a), lengths(group))][, group:=unlist(a$group)]
# calculate mean of different groups
b <- b[,factor := mean(value), by=group]
# only keep date + factor columns
b <- b[,.(date, factor)]
# summarise rows by date 
b <- b[,lapply(.SD,prod), by=date]
# add summarised factor column to initial data.table
c <- merge(a,b,by='date')

有机会加快速度吗？

Answer 1

一种选择是按行序列分组，我们unlist list列（＆＃39;组＆＃39;），paste list元素在一起（toString(..)），使用cSplit中的splitstackshape与direction='long'一起将其重塑为“长期＆＃39;格式，然后获取＆＃39;值的mean＆＃39;列使用＆＃39; grp＆＃39;作为分组变量。

library(data.table)
library(splitstackshape)
a[, grp:= toString(unlist(group)), 1:nrow(a)]
cSplit(a, 'grp', ', ', 'long')[, mean(value), grp]
#  grp       V1
#1:   a 2.666667
#2:   b 3.750000

刚刚意识到使用splitstackshape的另一个选项是listCol_l unlist list列为长格式。由于输出为data.table，我们可以使用data.table方法计算mean。获得mean更加紧凑。

 listCol_l(a, 'group')[, mean(value), group_ul]
 #  group_ul       V1
 #1:        a 2.666667
 #2:        b 3.750000

或者不使用splitstackshape的其他选项是通过length元素的list复制数据集的行。 lengths是sapply(group, length)的便捷包装器，速度更快。然后，我们更改了＆＃39;组＆＃39; unlist原始＆＃39;列的列＃39;来自＆＃39; a＆＃39;数据集并获取mean的＆＃39;值＆＃39;，按＆＃39; group＆＃39;分组。

 a[rep(1:nrow(a), lengths(group))][,
        group:=unlist(a$group)][, mean(value), by = group]
 #  group       V1
 #1:     a 2.666667
 #2:     b 3.750000

Answer 2

@mike-h 在 this question 中发布的更短的解决方案也使用 unlist()，但按其余列分组：

require(data.table)

a = data.table(date = time.span,
               value = c(1,2,3,4,5,6),
               group = list('a',c('a','b'),'b','b','a','b'))

a[ , .(group = unlist(group)), .(date, value)][ , mean(value), group ]

R data.table - 按列分组包括列表

2 个答案: