data.table
实现 asof
(也称为 rolling
或 LOCF
)开箱即用的连接。我发现了这个相关的问题:
Filling in missing (blanks) in a data table, per category - backwards and forwards
但这个问题在数据中有 NA。在我的情况下,我遵循那里的建议以保持数据不规则并使用 roll=TRUE
加入它。我想做的是尽可能有效地向后进行下一次观察,而不是将上一次观察向前推进。
这是我尝试过的,首先使用 time:=-time
尝试欺骗它。我能做得更好吗?我可以做得更快吗?
llorJoin <- function(A,B){
B <- copy(B);
keys <- key(A);
if( !identical(key(A), key(B)) | is.null(keys) ){
stop("llorJoin::ERROR; A and B should have the same non-empty keys");
}
lastKey <- tail(keys,1L);
myStr <- parse(text=paste0(lastKey,":=-as.numeric(",lastKey,")"));
A <- A[,eval(myStr)]; setkeyv(A,keys);
B <- B[,eval(myStr)]; setkeyv(B,keys);
origin <- "1970-01-01 00:00.00 UTC";
A <- B[A,roll=T];
myStr2 <- parse(text=paste0(lastKey,":=as.POSIXct(-",lastKey,",origin=origin)"));
A <- A[,eval(myStr2)]; setkeyv(A,keys);
return(A);
}
library(data.table)
A <- data.table(time=as.POSIXct(c("10:01:01","10:01:02","10:01:04","10:01:05","10:01:02","10:01:01","10:01:01"),format="%H:%M:%S"),
b=c("a","a","a","a","b","c","c"),
d=c(1,1.9,2,1.8,5,4.1,4.2));
B <- data.table(time=as.POSIXct(c("10:01:01","10:01:03","10:01:00","10:01:01"),format="%H:%M:%S"),b=c("a","a","c","d"), e=c(1L,2L,3L,4L));
setkey(A,b,time)
setkey(B,b,time)
library(rbenchmark)
benchmark(llorJoin(A,B),B[A,roll=T],replications=10)
test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
1 llorJoin(A, B) 10 0.045 1 0.048 0 0 0
2 B[A, roll = T] 10 0.009 1 0.008 0 0 0
b time e d
1: a 2013-01-12 09:01:01 1 1.0
2: a 2013-01-12 09:01:02 2 1.9
3: a 2013-01-12 09:01:04 NA 2.0
4: a 2013-01-12 09:01:05 NA 1.8
5: b 2013-01-12 09:01:02 NA 5.0
6: c 2013-01-12 09:01:01 NA 4.1
7: c 2013-01-12 09:01:01 NA 4.2
因此,作为比较,初始数据上的 asof join 速度要快 5 倍。
最佳答案
roll
参数很久以前就可以执行 nocb。更新此答案以便可以关闭 #615。
您也不再需要设置 key 。相反,您可以使用 on=
参数(在 v1.9.6
中实现)指定要加入的列。有了这两个功能,可以按如下方式完成任务:
require(data.table) # v1.9.6+
A[B, on=c("b", "time"), roll=-Inf]
# time b e d
# 1: 2015-10-11 10:01:01 a 1 1.0
# 2: 2015-10-11 10:01:02 a 2 1.9
# 3: 2015-10-11 10:01:04 a NA 2.0
# 4: 2015-10-11 10:01:05 a NA 1.8
# 5: 2015-10-11 10:01:02 b NA 5.0
# 6: 2015-10-11 10:01:01 c NA 4.1
# 7: 2015-10-11 10:01:01 c NA 4.2
就是这样。
在不更改
data.table
的情况下,您已经非常接近最快的方式了。以下功能请求已在一段时间前提交:FR#2300 Add backwards and firstback to roll=TRUE
我在那里添加了一个链接到这个问题。您可以在 R-Forge 上搜索功能请求列表。在这种情况下,像“roll”、“forwards”和“backwards”这样的词都能找到它。您可能需要 4 或 5 次尝试搜索来确认错误或功能请求尚未提交。
对我来说,实现该功能请求(内部只需要几行)可能比尝试为您提供最快的解决方法更快。
关于r - 更有效的向后滚动连接而不是向前滚动?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/14293791/