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我想计算我的数据集中 n 行的滚动总和，其中窗口大小“n”取决于总和本身。例如，我想在滚动时间总和超过 5 分钟时滑动窗口。基本上，我想计算这个人在最后 5 分钟内行进了多少距离，但时间步长并不相等。为了清楚起见，这是一个虚拟的 data.table（最后两列是必需的）：

我正在寻找 R 中的 data.table 解决方案

输入数据表：

ID 距离 时间
1 2 2
1 4 1
1 2 1
1 2 2
1 3 3
1 6 3
1 1 1

期望的输出：

ID 距离 时间 5.min.rolling.distance 5.min.rolling.time
1 2 2 不适用 不适用
1 4 1 不适用 不适用
1 2 1 不适用 不适用
1 2 2 10 6
1 3 3 5 5
1 6 3 9 6
1 1 1 10 7
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1 回答 1

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这是一个适用于时间单位的解决方案，double以及一个适用于时间单位的更简单的解决方案integer。我在 10,000 条记录上测试了该double解决方案，并在我 2015 年的笔记本电脑上立即执行。我无法对 40 GB 数据的性能做出任何保证。

如果您想概括此代码，我会查看RcppRoll 包并学习如何在 R 中实现 c++ 代码。

double时间单位的解决方案

我把它分解成两个问题。首先，通过回顾至少 5 分钟（或用完数据）来计算窗口大小。其次，取当前观察到回溯单元的距离和时间之和。

R 中的错​​误循环代码通常会尝试“增长”一个向量，预先分配向量长度然后更改其中的元素会大大提高效率。

input <- data.frame(
  dist = c(2, 4, 2, 2, 3, 6, 1),
  time = c(2, 1, 1, 2, 3, 3, 1)
)

var_window_cumsum <- function(input, MIN_TIME) {
  
  if(is.null(input$time) | is.null(input$dist)) {
    stop("input must have variables time and dist that record the row's duration and distance traveled.")
  }
  
  n <- nrow(input)
  
  # First, figure out how far we need to look back to, this vector will store
  # the position of the first record that gets our target record up to 5 min or
  # more. If we cant look back to 5 min, we leave it as NA.
  time_indx = rep(NA_integer_, length = n) # always preallocate your vector!
  for(time in (1:n)) {
    prior = time # start at self in case observation is already >= MIN_TIME
    while(sum(input$time[time:prior]) < MIN_TIME & prior > 1) {
      prior = prior - 1
    }
    
    # if we cant look back to our minimum time, leave the indx as NA
    if (sum(input$time[time:prior]) >= MIN_TIME) {
      time_indx[time] = prior 
    }
  }
  
  # Now that we know how far to look back, its easy to find out the total distance
  # and total time.
  dist5 =  rep(NA_integer_, n)
  time5 =  rep(NA_integer_, n)
  for (i in 1:n) {
    dist5[i] <- ifelse(!is.na(time_indx[i]), 
                       sum(input$dist[i:time_indx[i]]),
                       NA)
    time5[i] <- ifelse(!is.na(time_indx[i]), 
                       sum(input$time[i:time_indx[i]]),
                       NA)
  }
  
  cbind(input, 
        window_dist = dist5, 
        window_time = time5, 
        window_start = time_indx)
}

# output looks good 
# Warning: example data does not include exhaustive cases 
# I have not setup thorough testing
var_window_cumsum(input, 5)

# Test on a larger dataset, 10k records
set.seed(1234)
n <- 10000
med_input <- data.frame(
  dist = sample(1:5, n, replace = TRUE),
  time = sample(1:60, n, replace = TRUE) / 10
)

# you should inspect this to make sure there are no errors
med_output <- var_window_cumsum(med_input, 5)

integer时间单位的解决方案

如果您的时间单位是整数并且您的数据不是太大，它可能适用于complete您的数据集。这有点小技巧，但在这里我创建了一个timeid从开始时间到最大时间的连续变量，并为每个整数时间单位创建一行。从那里很容易计算最后五个时间单位的滚动累积和。最后，我们摆脱了我们添加的所有假行（您要确保这样做，因为它们将具有无效的累积总和数据。另外，重要的是要注意我使用roll_sumr而不是roll_sum；roll_sumr在左侧包括 4 个填充 NA前 4 个单元的输出向量。

library(tidyverse)
library(RcppRoll)

input <- data.frame(
  dist = c(2, 4, 2, 2, 3, 6, 1),
  time = c(2, 1, 1, 2, 3, 3, 1)
)

desired_dist5 <- c(NA, NA, NA, 10, 5, 9, 10)
desired_time5 <- c(NA, NA, NA, 6, 5, 6, 7)

output <- input %>% 
  mutate(timeid = cumsum(time), 
         realrow = TRUE) %>% 
  complete(timeid = 1:max(timeid)) %>% 
  mutate(dist5 = roll_sumr(dist, 5, na.rm = T),
         time5 = roll_sumr(time, 5, na.rm = T)) %>% 
  filter(realrow) %>% 
  select(-c(realrow, timeid))

# Check against example table
output$dist5 == desired_dist5
output$time5 == desired_time5
于 2020-12-28T09:26:07.540 回答