快速调整 R 中的 for 循环

Question

我已经阅读了矢量化作为加速 for 循环的解决方案。但是，我在 for 循环中创建的数据结构似乎需要是 data.frame/table。

这是场景：

我有一个包含序列号和时间戳的大表。多个时间戳可以应用于同一个序列号。我只想要每个序列号的最新时间戳。

我现在的方法是创建一个具有唯一序列号的向量。然后对于通过这个向量的每个循环，我创建一个临时表，其中包含序列号/时间戳组合（'temp'）的所有观察结果。然后我取出这个临时表的最后一个条目（使用 tail 命令）并将其放入另一个表中，该表最终将保存所有唯一序列号及其最新时间戳（'last.pass'）。最后，我只是从起始表序列中删除无法找到数字/时间戳组合'last.pass'的行

这是我的代码：

#create list of unique serial numbers found in merged 9000 table
hddsn.unique <- unique(merge.data$HDDSN)

#create empty data.table to populate
last.pass < data.table(HDDSN=as.character(1:length(hddsn.unique)),
   ENDDATE=as.character(1:length(hddsn.unique)))

#populate last.pass with the combination of serial numbers and their latest timestamps
for (i in 1:length(hddsn.unique)) {
  #create temporary table that finds all serial number/timestamp combinations
  temp <- merge.data[merge.data$HDDSN %in% hddsn.unique[i],][,.(HDDSN, ENDDATE)]
  #populate last.pass with the latest timestamp record for every serial number
  last.pass[i,] <- tail(temp, n=1)
}

match <- which(merge.data[,(merge.data$HDDSN %in% last.pass$HDDSN) &
         (merge.data$ENDDATE %in% last.pass$ENDDATE)]==TRUE)
final <- merge.data[match]

我的终极问题是，我如何保持这个脚本的自动化特性，同时加快它的速度，比如通过矢量化或将它变成一个函数。

谢谢！！！

Answer 1

这个怎么样。在不清楚您的输入数据是什么样子的情况下，我猜测了一下。

# make some dummy data with multiple visits per serial
merge.data <- data.frame(HDDSN = 1001:1020, 
    timestamps = sample(1:9999, 100))

# create a function to find the final visit for a given serial
fun <- function(serial) {
    this.serial <- subset(merge.data, HDDSN==serial)
    this.serial[which.max(this.serial$timestamps), ]
}

# apply the function to each serial number and clean up the result
final <- as.data.frame(t(sapply(unique(merge.data$HDDSN), fun)))

Answer 2

此数据对于每个 HDDSN 都有多个 ENDDATE

merge.data <- data.frame(HDDSN = 1001:1100, ENDDATE = sample(9999, 1000))

按顺序排列，首先按 HDDSN，然后按 ENDDATE

df = merge.data[do.call("order", merge.data),]

然后找到每个 HDDSN 的最后一个条目

df[!duplicated(df[["HDDSN"]], fromLast=TRUE),]

以下说明关键步骤

> head(df, 12)
    HDDSN    ENDDATE
701  1001          4
101  1001        101
1    1001       1225
301  1001       2800
201  1001       6051
501  1001       6714
801  1001       6956
601  1001       7894
401  1001       8234
901  1001       8676
802  1002        247
402  1002        274
> head(df[!duplicated(df[["HDDSN"]], fromLast=TRUE),])
    HDDSN    ENDDATE
901  1001       8676
902  1002       6329
803  1003       9947
204  1004       8825
505  1005       8472
606  1006       9743

如果有复合键，则在 data.frame 而不是向量 !duplicated(df[, c("key1", "key2")]) 上查找重复项，如下所示：

> df = data.frame(k0=c(1:3, 1:6), k1=1:3)
> df[!duplicated(df, fromLast=TRUE),]
  k0 k1
1  1  1
2  2  2
3  3  3
7  4  1
8  5  2
9  6  3

（行号来自原始数据框，因此第 4-6 行是重复的）。 （可能需要注意，尤其是其中一列是数字时，因为 duplicated.data.frame 会将列粘贴到一个字符串中，并且可能会出现舍入误差）。