Question

我有以下数据集，我需要跟踪每个用户每年每天的位置顺序。

   User    Date        Location     Time
    90   2013-01-28       39      16:06:20
    26   2013-02-04       27      19:32:09
    23   2013-02-04        5      16:03:39
    23   2013-01-07       29      15:40:25
    84   2013-02-27       50      17:25:40
    57   2013-01-30        5      17:26:26

我修改了以下主题中使用的脚本：Ranking subsets of a data frame in R

修改后的代码如下：

data$User <- as.factor(data$User)
data$Date <- as.factor(data$Date)

data$Sequence <- ave(data$Time, data$User, data$Date, FUN=rank) 

data <- data[order(data$Sequence),]
data <- data[order(data$User),]
data <- data[order(data$Date),]

结果：

   User    Date        Location     Time   Sequence
    3    2013-01-01       29      18:47:31    1
    4    2013-01-01       18      07:00:21    1
    4    2013-01-01       37      07:16:19    2
    4    2013-01-01       11      08:28:37    3
    6    2013-01-01        6      07:17:05    1
    6    2013-01-01       34      08:10:38    2

然而，虽然它适用于小型数据帧，但在真实数据集上运行需要花费大量时间（5M行，几乎有100K个人用户）。

有更有效的方法吗？

Answer 1

对于较大的data.frames，我的经验是ave可能会变慢。

您最大的加速可能是切换到data.table：

# load data.table package
library(data.table)
# convert data.frame into data.table
setDT(data)

# get ranks and sort
data[, Sequence := rank(Time), by=.(User, Date)][order(Sequence, User, Date),]

此软件包针对大型data.frames的速度进行了优化。此外，正如您所看到的，它允许您将流程组合成一行，这非常方便。

对R大数据集中的数据框的子集进行排序

1 个答案: