Question

我有一个超过150万行的大型数据集，来自600k个独特主题，因此许多主题都有多行。我试图找到其中一个主题输入错误的DOB的情况。

test <- data.frame(
    ID=c(rep(1,3),rep(2,4),rep(3,2)),
    DOB = c(rep("2000-03-01",3), "2000-05-06", "2002-05-06",
     "2000-05-06", "2000-05-06", "2004-04-06", "2004-04-06")
)

> test
  ID        DOB
1  1 2000-03-01
2  1 2000-03-01
3  1 2000-03-01
4  2 2000-05-06
5  2 2002-05-06
6  2 2000-05-06
7  2 2000-05-06
8  3 2004-04-06
9  3 2004-04-06

我所追求的是一些代码，基本上确定'2'有错误。我可以想一些关于使用for循环的方法，但这在计算上效率低下。

由于

Answer 1

使用基本功能，最快的解决方案就是：

> x <- unique(test[c("ID","DOB")])
> x$ID[duplicated(x$ID)]
[1] 2

时间安排：

n <- 1000
system.time(replicate(n,{
  x <- unique(test[c("ID","DOB")])
  x$ID[duplicated(x$ID)]
 }))
   user  system elapsed 
   0.70    0.00    0.71 

system.time(replicate(n,{
  DOBError(data)
}))
   user  system elapsed 
   1.69    0.00    1.69 

system.time(replicate(n,{
  zzz <- aggregate(DOB ~ ID, data = test, FUN = function(x) length(unique(x)))
  zzz[zzz$DOB > 1 ,]
}))
   user  system elapsed 
   4.23    0.02    4.27 

system.time(replicate(n,{
   zz <- ddply(test, "ID", summarise, dups = length(unique(DOB)))
   zz[zz$dups > 1 ,]
}))
   user  system elapsed 
   6.63    0.01    6.64

Answer 2

使用plyr的一种方法：

library(plyr)
  zz <- ddply(test, "ID", summarise, dups = length(unique(DOB)))
  zz[zz$dups > 1 ,]

如果基地R是您的事，请使用aggregate()

zzz <- aggregate(DOB ~ ID, data = test, FUN = function(x) length(unique(x)))
zzz[zzz$DOB > 1 ,]

Answer 3

如此大量我提出了一些其他的解决方案，基于比较和使用R中向量运算的力量：

test <- test[order(test$ID), ]
n <- nrow(test)
ind <- test$ID[-1] == test$ID[-n] & test$DOB[-1] != test$DOB[-n]
unique(test$ID[c(FALSE,ind)])

对于test，数据时序与Joris idea类似，但对于大数据：

test2 <- data.frame(
    ID = rep(1:600000,3),
    DOB = "2000-01-01",
    stringsAsFactors=FALSE
)
test2$DOB[sample.int(nrow(test2),5000)] <- "2000-01-02"

system.time(resA<-{
    x <- unique(test2[c("ID","DOB")])
    x$ID[duplicated(x$ID)]
})
#   user  system elapsed 
#   7.44    0.14    7.58 

system.time(resB <- {
    test2 <- test2[order(test2$ID), ]
    n <- nrow(test2)
    ind <- test2$ID[-1] == test2$ID[-n] & test2$DOB[-1] != test2$DOB[-n]
    unique(test2$ID[c(FALSE,ind)])
})
#   user  system elapsed 
#   0.76    0.04    0.81 

all.equal(sort(resA),sort(resB))
# [1] TRUE

Answer 4

DOBError <- function(data){

     count <- unlist(lapply(split(test, test$ID), 
        function(x)length(unique(x$DOB))))

     return(names(count)[count > 1])

}


DOBError(data)

[1] "2"

在ID中，检查匹配/差异

4 个答案: