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tipos - teoria de conjuntos



Observaciones de subconjuntos que difieren en al menos 30 minutos (3)

Esto es lo que yo haría:

setDT(DT, key=c("id","datetime")) # invalid selfref with the OP''s example data s = 0L w = DT[, .I[1L], by=id]$V1 while (length(w)){ s = s + 1L DT[w, tag := s] m = DT[w, .(id, datetime = datetime+30*60)] w = DT[m, which = TRUE, roll=-Inf] w = w[!is.na(w)] }

lo que da

datetime x id keep tag 1: 2016-04-28 10:20:18 0.02461368 1 TRUE 1 2: 2016-04-28 10:41:34 0.88953932 1 FALSE NA 3: 2016-04-28 10:46:07 0.31818101 1 FALSE NA 4: 2016-04-28 11:00:56 0.14711365 1 TRUE 2 5: 2016-04-28 11:09:11 0.54406602 1 FALSE NA 6: 2016-04-28 11:39:09 0.69280341 1 TRUE 3 7: 2016-04-28 11:50:01 0.99426978 1 FALSE NA 8: 2016-04-28 11:51:46 0.47779597 1 FALSE NA 9: 2016-04-28 11:57:58 0.23162579 1 FALSE NA 10: 2016-04-28 11:58:23 0.96302423 1 FALSE NA 11: 2016-04-28 10:13:19 0.21640794 2 TRUE 1 12: 2016-04-28 10:13:44 0.70853047 2 FALSE NA 13: 2016-04-28 10:36:44 0.75845954 2 FALSE NA 14: 2016-04-28 10:55:31 0.64050681 2 TRUE 2 15: 2016-04-28 11:00:33 0.90229905 2 FALSE NA 16: 2016-04-28 11:11:51 0.28915974 2 FALSE NA 17: 2016-04-28 11:14:14 0.79546742 2 FALSE NA 18: 2016-04-28 11:26:17 0.69070528 2 TRUE 3 19: 2016-04-28 11:51:02 0.59414202 2 FALSE NA 20: 2016-04-28 11:56:36 0.65570580 2 TRUE 4

La idea detrás de esto es descrita por el OP en un comentario :

por id la primera fila siempre se mantiene. También se mantendrá la siguiente fila que sea al menos 30 minutos después de la primera. Supongamos que la fila que se mantendrá es la fila 4. Luego, calcule las diferencias de tiempo entre la fila 4 y las filas 5: ny mantengamos la primera que difiera en más de 30 minutos, y así sucesivamente

Tengo una data.table (~ 30 millones de filas) que consta de una columna de datetime y datetime en formato POSIXct , una columna de id y algunas otras columnas (en el ejemplo, dejé una columna irrelevante x para demostrar que hay otras columnas presentes que necesita ser mantenido). Una dput está en la parte inferior de la publicación.

head(DT) # datetime x id #1: 2016-04-28 16:20:18 0.02461368 1 #2: 2016-04-28 16:41:34 0.88953932 1 #3: 2016-04-28 16:46:07 0.31818101 1 #4: 2016-04-28 17:00:56 0.14711365 1 #5: 2016-04-28 17:09:11 0.54406602 1 #6: 2016-04-28 17:39:09 0.69280341 1

P: Para cada id , necesito subcontratar solo aquellas observaciones que difieren en más de 30 minutos. ¿Cuál podría ser un enfoque eficiente de data.table para hacer esto (si es posible, sin un data.table extenso)?

La lógica también se puede describir como (como en mi comentario a continuación):

Por id siempre se mantiene la primera fila. También se mantendrá la siguiente fila que sea al menos 30 minutos después de la primera. Supongamos que la fila que se mantendrá es la fila 4. Luego, calcule las diferencias de tiempo entre la fila 4 y las filas 5: ny mantengamos la primera que difiera en más de 30 minutos, y así sucesivamente

En el siguiente recuadro, agregué un control de columna para indicar qué filas deben mantenerse en este ejemplo porque difieren en más de 30 minutos de la observación anterior que se mantiene por identificación. La dificultad es que parece ser necesario calcular las diferencias de tiempo de forma iterativa (o al menos, no puedo pensar en un enfoque más eficiente en este momento).

library(data.table) DT <- structure(list( datetime = structure(c(1461853218.81561, 1461854494.81561, 1461854767.81561, 1461855656.81561, 1461856151.81561, 1461857949.81561, 1461858601.81561, 1461858706.81561, 1461859078.81561, 1461859103.81561, 1461852799.81561, 1461852824.81561, 1461854204.81561, 1461855331.81561, 1461855633.81561, 1461856311.81561, 1461856454.81561, 1461857177.81561, 1461858662.81561, 1461858996.81561), class = c("POSIXct", "POSIXt")), x = c(0.0246136845089495, 0.889539316063747, 0.318181007634848, 0.147113647311926, 0.544066024711356, 0.6928034061566, 0.994269776623696, 0.477795971091837, 0.231625785352662, 0.963024232536554, 0.216407935833558, 0.708530468167737, 0.758459537522867, 0.640506813768297, 0.902299045119435, 0.28915973729454, 0.795467417687178, 0.690705278422683, 0.59414202044718, 0.655705799115822), id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), keep = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)), .Names = c("datetime", "x", "id", "keep"), row.names = c(NA, -20L), class = c("data.table", "data.frame")) setkey(DT, id, datetime) DT[, difftime := difftime(datetime, shift(datetime, 1L, NA,type="lag"), units = "mins"), by = id] DT[is.na(difftime), difftime := 0] DT[, difftime := cumsum(as.numeric(difftime)), by = id]

Explicación de la columna keep :

  • Las filas 2: 3 difieren en menos de 30 minutos de la fila 1 -> eliminar
  • La fila 4 difiere en más de 30 minutos de la fila 1 -> mantener
  • Fila 5 dufferes por menos de 30 minutos desde la fila 4 -> eliminar
  • La fila 6 difiere en más de 30 minutos de la fila 4 -> mantener
  • ...

Salida deseada:

desiredDT <- DT[(keep)]

Gracias por las tres respuestas expertas que he recibido. Los probé en 1 y 10 millones de filas de datos. Aquí un extracto de los puntos de referencia.

a) 1 millón de filas

microbenchmark(frank(DT_Frank), roland(DT_Roland), eddi1(DT_Eddi1), eddi2(DT_Eddi2), times = 3L, unit = "relative") #Unit: relative # expr min lq mean median uq max neval # frank(DT_Frank) 1.286647 1.277104 1.185216 1.267769 1.140614 1.036749 3 # roland(DT_Roland) 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3 # eddi1(DT_Eddi1) 11.748622 11.697409 10.941792 11.647320 10.587002 9.720901 3 # eddi2(DT_Eddi2) 9.966078 9.915651 9.210168 9.866330 8.877769 8.070281 3

b) 10 millones de filas

microbenchmark(frank(DT_Frank), roland(DT_Roland), eddi1(DT_Eddi1), eddi2(DT_Eddi2), times = 3L, unit = "relative") #Unit: relative # expr min lq mean median uq max neval # frank(DT_Frank) 1.019561 1.025427 1.026681 1.031061 1.030028 1.029037 3 # roland(DT_Roland) 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 3 # eddi1(DT_Eddi1) 11.567302 11.443146 11.301487 11.323914 11.176515 11.035143 3 # eddi2(DT_Eddi2) 9.796800 9.693823 9.526193 9.594931 9.398969 9.211019 3

Aparentemente, el enfoque data.table de @ Frank y la solución basada en Rcpp de @ Roland tienen un rendimiento similar, mientras que Rcpp tiene una ligera ventaja, mientras que los enfoques de @eddi siguen siendo rápidos pero no tan eficaces como los demás.

Sin embargo, cuando verifiqué la igualdad de soluciones, descubrí que el enfoque de @ Roland tiene un resultado ligeramente diferente a los otros:

a) 1 millón de filas

all.equal(frank(DT_Frank), roland(DT_Roland)) #[1] "Component “datetime”: Numeric: lengths (982228, 982224) differ" #[2] "Component “id”: Numeric: lengths (982228, 982224) differ" #[3] "Component “x”: Numeric: lengths (982228, 982224) differ" all.equal(frank(DT_Frank), eddi1(DT_Eddi1)) #[1] TRUE all.equal(frank(DT_Frank), eddi2(DT_Eddi2)) #[1] TRUE

b) 10 millones de filas

all.equal(frank(DT_Frank), roland(DT_Roland)) #[1] "Component “datetime”: Numeric: lengths (9981898, 9981891) differ" #[2] "Component “id”: Numeric: lengths (9981898, 9981891) differ" #[3] "Component “x”: Numeric: lengths (9981898, 9981891) differ" all.equal(frank(DT_Frank), eddi1(DT_Eddi1)) #[1] TRUE all.equal(frank(DT_Frank), eddi2(DT_Eddi2)) #[1] TRUE

Mi suposición actual es que esta diferencia podría estar relacionada con si la diferencia es> 30 minutos o> = 30 minutos, aunque no estoy seguro de eso todavía.

Reflexión final: decidí usar la solución de @ Frank por dos razones: 1. funciona muy bien, casi igual que la solución Rcpp, y 2. no requiere otro paquete con el que no estoy muy familiarizado todavía (no Estoy usando data.table de todos modos)

Utilizando Rcpp:

library(Rcpp) library(inline) cppFunction( ''LogicalVector selecttimes(const NumericVector x) { const int n = x.length(); LogicalVector res(n); res(0) = true; double testval = x(0); for (int i=1; i<n; i++) { if (x(i) - testval > 30 * 60) { testval = x(i); res(i) = true; } } return res; }'') DT[, keep1 := selecttimes(datetime), by = id] DT[, all(keep == keep1)] #[1] TRUE

Se deben realizar algunas pruebas adicionales, necesita validación de entrada y la diferencia de tiempo podría convertirse en un parámetro.

# create an index column DT[, idx := 1:.N, by = id] # find the indices of the matching future dates DT[, fut.idx := DT[.(id = id, datetime = datetime+30*60), on = c(''id'', ''datetime'') , idx, roll = -Inf]] # datetime x id keep difftime idx fut.idx # 1: 2016-04-28 09:20:18 0.02461368 1 TRUE 0.0000000 mins 1 4 # 2: 2016-04-28 09:41:34 0.88953932 1 FALSE 21.2666667 mins 2 6 # 3: 2016-04-28 09:46:07 0.31818101 1 FALSE 25.8166667 mins 3 6 # 4: 2016-04-28 10:00:56 0.14711365 1 TRUE 40.6333333 mins 4 6 # 5: 2016-04-28 10:09:11 0.54406602 1 FALSE 48.8833333 mins 5 7 # 6: 2016-04-28 10:39:09 0.69280341 1 TRUE 78.8500000 mins 6 NA # 7: 2016-04-28 10:50:01 0.99426978 1 FALSE 89.7166667 mins 7 NA # 8: 2016-04-28 10:51:46 0.47779597 1 FALSE 91.4666667 mins 8 NA # 9: 2016-04-28 10:57:58 0.23162579 1 FALSE 97.6666667 mins 9 NA #10: 2016-04-28 10:58:23 0.96302423 1 FALSE 98.0833333 mins 10 NA #11: 2016-04-28 09:13:19 0.21640794 2 TRUE 0.0000000 mins 1 4 #12: 2016-04-28 09:13:44 0.70853047 2 FALSE 0.4166667 mins 2 4 #13: 2016-04-28 09:36:44 0.75845954 2 FALSE 23.4166667 mins 3 6 #14: 2016-04-28 09:55:31 0.64050681 2 TRUE 42.2000000 mins 4 8 #15: 2016-04-28 10:00:33 0.90229905 2 FALSE 47.2333333 mins 5 9 #16: 2016-04-28 10:11:51 0.28915974 2 FALSE 58.5333333 mins 6 9 #17: 2016-04-28 10:14:14 0.79546742 2 FALSE 60.9166667 mins 7 9 #18: 2016-04-28 10:26:17 0.69070528 2 TRUE 72.9666667 mins 8 10 #19: 2016-04-28 10:51:02 0.59414202 2 FALSE 97.7166667 mins 9 NA #20: 2016-04-28 10:56:36 0.65570580 2 TRUE 103.2833333 mins 10 NA # at this point the problem is "solved", but you still have to extract the solution # and that''s the more complicated part DT[, keep.new := FALSE] # iterate over the matching indices (jumping straight to the correct one) DT[, { next.idx = 1 while(!is.na(next.idx)) { set(DT, .I[next.idx], ''keep.new'', TRUE) next.idx = fut.idx[next.idx] } }, by = id] DT[, identical(keep, keep.new)] #[1] TRUE

Alternativamente, para el último paso, puedes hacerlo (esto se repetirá en toda la cosa, pero no sé cuál sería el impacto de la velocidad):

DT[, keep.3 := FALSE] DT[DT[, .I[na.omit(Reduce(function(x, y) fut.idx[x], c(1, fut.idx), accumulate = T))] , by = id]$V1 , keep.3 := TRUE] DT[, identical(keep, keep.3)] #[1] TRUE