Jednym ze sposobów, aby to zrobić, to użyć group_by %>% do
gdzie można dostosować wracającą ramki danych w do
:
library(RcppRoll); library(tidyverse)
n = 2
df %>%
group_by(x) %>%
do(
data.frame(
sum = roll_sum(.$y, n),
seq = seq_len(length(.$y) - n + 1)
)
)
# A tibble: 4 x 3
# Groups: x [2]
# x sum seq
# <chr> <dbl> <int>
#1 a 4 1
#2 a 10 2
#3 b 7 1
#4 b 3 2
Edit: Ponieważ to nie jest tak skuteczny, prawdopodobnie ze względu na nagłówek budowy ramek danych i ramki danych wiążących w ruchu, tutaj jest ulepszona wersja (nadal nieco wolniejsza niż data.table
, ale nie tak dużo teraz):
df %>%
group_by(x) %>%
summarise(sum = list(roll_sum(y, n)), seq = list(seq_len(n() -n + 1))) %>%
unnest()
Timing, użyj @ danych Matta i konfiguracja:
library(tibble)
library(dplyr)
library(RcppRoll)
library(stringi) ## Only included for ability to generate random strings
## Generate data with arbitrary number of groups and rows --------------
rowCount <- 100000
groupCount <- 10000
sumRows <- 2L
set.seed(1)
l <- tibble(x = sample(stri_rand_strings(groupCount,3),rowCount,rep=TRUE),
y = sample(0:10,rowCount,rep=TRUE))
## Using dplyr and tibble -----------------------------------------------
ptm <- proc.time() ## Start the clock
dplyr_result <- l %>%
group_by(x) %>%
summarise(sum = list(roll_sum(y, n)), seq = list(seq_len(n() -n + 1))) %>%
unnest()
dplyr_time <- proc.time() - ptm ## Stop the clock
## Using data.table instead ----------------------------------------------
library(data.table)
ptm <- proc.time() ## Start the clock
setDT(l) ## Convert l to a data.table
dt_result <- l[,.(sum = RcppRoll::roll_sum(y, n = sumRows, fill = NA, align = "left"),
seq = seq_len(.N)),
keyby = .(x)][!is.na(sum)]
data.table_time <- proc.time() - ptm
wynikiem jest:
dplyr_time
# user system elapsed
# 0.688 0.003 0.689
data.table_time
# user system elapsed
# 0.422 0.009 0.430
Jedna literówka :) 'rollapply' – Wen
@Wen Dzięki. 'rollapplyr' również działa. Domyślne wyrównanie jest ustawione na "prawo". Dlatego jest nazywany 'rollapplyr'. – www
przegłosowano na moje głupie pytanie i uczę się czegoś nowego :) – Wen