优化大数据帧中的循环

Question

我有一个大型数据框（600 万行），其中一行用于进入时间，下一行用于同一单元 (id) 的退出时间。我需要把它们放在一起。

原始数据如下所示（请记住，某些“id”可能会像 id=1 一样进入和退出两次）：

df <- read.table(header=T, text='id   time
1  "15/12/2014 06:30"
1   "15/12/2014 06:31"
1 "15/12/2014 06:34"
1 "15/12/2014 06:35"
2  "15/12/2014 06:36"
2  "15/12/2014 06:37"
3 "15/12/2014 06:38"
3 "15/12/2014 06:39"')

我需要的输出：

id  entry   exit
1   15/12/2014 06:30    15/12/2014 06:31
2   15/12/2014 06:34    15/12/2014 06:35
3   15/12/2014 06:36    15/12/2014 06:37
4   15/12/2014 06:38    15/12/2014 06:39

现在我尝试了一个 for 循环，它从第 1 行中选择 id 和进入时间，从第 2 行中选择退出时间，并将它们放在一起：

for (i in 1:nrow(df)){
outputdf[i,1] <- df[i+i-1,1]
outputdf[i,2] <- df[i+i-1,2]
outputdf[i,3] <- df[i+i-1+1,2]
}

问题在于它的效率非常低（适用于 10k 个子集，但不适用于我的 600 万个数据框）。我需要至少花不到一分钟的时间。我在df 中有 600 万行。你知道比这个循环更快的匹配行吗？

Answer 1

你可以试试

  library(data.table)
  dcast.data.table(setDT(df)[ ,c('.id', 'Seq'):= 
        list(c('entry', 'exit'), gl(.N,2, .N))], id+Seq~.id, value.var='time')

  #   id Seq            entry             exit
  #1:  1   1 15/12/2014 06:30 15/12/2014 06:31
  #2:  1   2 15/12/2014 06:34 15/12/2014 06:35
  #3:  2   3 15/12/2014 06:36 15/12/2014 06:37
  #4:  3   4 15/12/2014 06:38 15/12/2014 06:39

数据

 df <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L), time = 
   structure(1:8, .Label = c("15/12/2014 06:30", 
 "15/12/2014 06:31", "15/12/2014 06:34", "15/12/2014 06:35", "15/12/2014 06:36", 
 "15/12/2014 06:37", "15/12/2014 06:38", "15/12/2014 06:39"), class
   = "factor")),.Names = c("id", "time"), class = "data.frame", row.names
  = c(NA, -8L))

Answer 2

也许我错过了什么，但是这个怎么样？？

indx   <- seq(1,nrow(df)-1,2)
result <- with(df,data.frame(seq=seq(indx),id=id[indx],entry=time[indx],exit=time[indx+1]))
result
#   seq id            entry             exit
# 1   1  1 15/12/2014 06:30 15/12/2014 06:31
# 2   2  1 15/12/2014 06:34 15/12/2014 06:35
# 3   3  2 15/12/2014 06:36 15/12/2014 06:37
# 4   4  3 15/12/2014 06:38 15/12/2014 06:39