Question

我试图解决data.table中的问题，这要求我使用预测的下一步预测的值。

我有这样的数据设置，生成的NA行准备好接收预测。每个NA的计算方法是将其前面的值乘以当前参数

library(data.table)

dt <- data.table(
  date = as.Date(paste(rep(c(2015, 2016), each = 12, times = 2), 1:12, 1, sep = "-")),
  val = c(rnorm(12, 50, 5), rep(NA, 12)),
  param1 = runif(48),
  cat = rep(c("a", "b"), each = 24)
)

我不能这样做

dt[, {
  dt_in <- .SD

  lapply(dt_in[year(date) > 2015, date], function(d){
    dt_sub <- dt_in[date <= d]
    pred <- dt_sub[.N-1, val] * dt_sub[.N, param1]
    dt_in[date == d, val := pred]
  })
} , by = cat]

在{}内尝试更新.SD时，我会锁定.SD已锁定...＆＃39;错误。我当前的解决方案涉及将data.table分解为一个列表并逐行更新每个列表项

# Create a list of data.tables, one for each category
break_list <- lapply(dt[, unique(cat)], function(c){
  dt[cat == c]
})

l_out <- lapply(break_list, function(dt_in){
# Select the dates requiring prediction
  lapply(dt_in[year(date) > 2015, date], function(d){
    # Subset by date
    dt_sub <- dt_in[date <= d]
    # Prediciton = value from the second to last row * parameter in the last row
    pred <- dt_sub[.N-1, val] * dt_sub[.N, param1]
    # Update data.table
    dt_in[date == d, val := pred]
  })
  dt_in
})

dt_out <- rbindlist(l_out)

这有效并为我提供了理想的解决方案，但它可能很慢并且感觉我已经破坏了所有data.table规则。还有更好的方法吗？

Answer 1

您希望迭代更新data.table的行，并使用从上一次迭代中更新的行计算的值。虽然通常最好找到问题的明确表述，使更新独立，但在您的情况下可以使用包含cumprod param1的辅助列和滚动连接（{{1}我将展示如何使用dt[dt[...], ..., roll=TRUE]有效地对data.table进行迭代更新，因为前者并不总是容易/可能：

data.table::set

您可以使用setkey(dt, cat, date) # sort by cat first then by date in have the reference value used for each calculation in the row above val_col_nr <- which(colnames(dt)=="val") # set requires a column number dt[is.na(val), # we want to compute new values for val where val currently is NA # .I is a vector the row numbers (in dt) of each row in .SD for (ii in .I) set(dt, i=ii, j=val_col_nr, value=dt[ii,param1]*dt[ii-1L,val]), by=cat] # for every 'cat'检查结果。

请注意，使用基本函数的名称（在您的情况下为identical(dt, setkey(dt_out,cat,date))）作为变量名称（即使在不同的名称空间中）通常也是一个坏主意。

使用预测值在data.table中进行预测

1 个答案: