"Loop through" data.table для вычисления условных средних значений

Я хочу "прокрутить" строки таблицы данных и вычислить среднее значение для каждой строки. Среднее значение должно рассчитываться на основе следующего механизма:

  • Найдите идентификатор идентификатора в строке я (ID (i))
  • Посмотрите значение T2 в строке я (T2 (i))
  • Вычислить среднее значение по значениям Data1 во всех строках j, которые соответствуют этим двум критериям: ID(j) = ID(i) и T1(j) = T2(i)

  • Введите вычисленное среднее значение в столбце Data2 строки i

     DF = data.frame(ID=rep(c("a","b"),each=6), 
             T1=rep(1:2,each=3), T2=c(1,2,3), Data1=c(1:12))
 DT = data.table(DF)
 DT[ , Data2:=NA_real_]
     ID T1 T2  Data1 Data2
[1,]  a  1  1     1    NA
[2,]  a  1  2     2    NA
[3,]  a  1  3     3    NA
[4,]  a  2  1     4    NA
[5,]  a  2  2     5    NA
[6,]  a  2  3     6    NA
[7,]  b  1  1     7    NA
[8,]  b  1  2     8    NA
[9,]  b  1  3     9    NA
[10,] b  2  1    10    NA
[11,] b  2  2    11    NA
[12,] b  2  3    12    NA

Для этого простого примера результат должен выглядеть следующим образом:

      ID T1 T2  Data1 Data2
[1,]  a  1  1     1    2
[2,]  a  1  2     2    5
[3,]  a  1  3     3    NA
[4,]  a  2  1     4    2
[5,]  a  2  2     5    5
[6,]  a  2  3     6    NA
[7,]  b  1  1     7    8
[8,]  b  1  2     8    11
[9,]  b  1  3     9    NA
[10,] b  2  1    10    8
[11,] b  2  2    11    11
[12,] b  2  3    12    NA

Я думаю, что одним из способов сделать это будет цикл через строки, но я считаю, что это неэффективно. Я посмотрел на функцию apply(), но я уверен, что это решит мою проблему. Я мог бы использовать data.frame вместо data.table, если бы это сделало его намного более эффективным или намного более простым. Реальный набор данных содержит приблизительно 1 миллион строк.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Правило большого пальца состоит в том, чтобы сначала скомпилировать, а затем присоединиться к этому.

agg = DT[,mean(Data1),by=list(ID,T1)]
setkey(agg,ID,T1)
DT[,Data2:={JT=J(ID,T2);agg[JT,V1][[3]]}]
      ID T1 T2 Data1 Data2
 [1,]  a  1  1     1     2
 [2,]  a  1  2     2     5
 [3,]  a  1  3     3    NA
 [4,]  a  2  1     4     2
 [5,]  a  2  2     5     5
 [6,]  a  2  3     6    NA
 [7,]  b  1  1     7     8
 [8,]  b  1  2     8    11
 [9,]  b  1  3     9    NA
[10,]  b  2  1    10     8
[11,]  b  2  2    11    11
[12,]  b  2  3    12    NA

Как вы можете видеть, это немного уродливо в этом случае (но будет быстро). Он планировал добавить drop, который позволит избежать бит [[3]], и, возможно, мы могли бы предоставить способ сообщить [.data.table оценить i при вызове области (то есть без самостоятельного присоединения), что позволило бы избежать бит JT= который необходим здесь, потому что ID находится как в agg, так и DT.

keyby был добавлен в v1.8.0 в R-Forge, чтобы избежать необходимости в setkey.

Ответ 2

Несколько более быстрая альтернатива итерации по строкам будет решением, которое использует векторию.

R> d <- data.frame(ID=rep(c("a","b"),each=6), T1=rep(1:2,each=3), T2=c(1,2,3), Data1=c(1:12)) 
R> d
   ID T1 T2 Data1
1   a  1  1     1
2   a  1  2     2
3   a  1  3     3
4   a  2  1     4
5   a  2  2     5
6   a  2  3     6
7   b  1  1     7
8   b  1  2     8
9   b  1  3     9
10  b  2  1    10
11  b  2  2    11
12  b  2  3    12

R> rowfunction <- function(i) with(d, mean(Data1[which(T1==T2[i] & ID==ID[i])]))
R> d$Data2 <- sapply(1:nrow(d), rowfunction)
R> d
   ID T1 T2 Data1 Data2
1   a  1  1     1     2
2   a  1  2     2     5
3   a  1  3     3   NaN
4   a  2  1     4     2
5   a  2  2     5     5
6   a  2  3     6   NaN
7   b  1  1     7     8
8   b  1  2     8    11
9   b  1  3     9   NaN
10  b  2  1    10     8
11  b  2  2    11    11
12  b  2  3    12   NaN

Кроме того, я бы предпочел предварительно обработать данные, прежде чем получить их в R. I.e. если вы извлекаете данные с SQL-сервера, может быть лучшим выбором, чтобы сервер вычислил средние значения, так как это, скорее всего, будет лучше работать в этом.

R на самом деле не очень хорош при хрустах чисел по нескольким причинам. Но это отлично, когда вы делаете статистику по уже предварительно обработанным данным.

Ответ 3

Использование tapply и часть другого недавнего сообщения:

DF = data.frame(ID=rep(c("a","b"),each=6), T1=rep(1:2,each=3), T2=c(1,2,3), Data1=c(1:12))

EDIT: На самом деле большая часть исходной функции избыточна и предназначена для чего-то другого. Здесь упрощено:

ansMat <- tapply(DF$Data1, DF[, c("ID", "T1")], mean)

i <- cbind(match(DF$ID, rownames(ansMat)), match(DF$T2, colnames(ansMat)))

DF<-cbind(DF,Data2 = ansMat[i])


# ansMat<-tapply(seq_len(nrow(DF)), DF[, c("ID", "T1")], function(x) {
#   curSub <- DF[x, ]
#   myIndex <- which(DF$T2 == curSub$T1 & DF$ID == curSub$ID)
#   meanData1 <- mean(curSub$Data1)
#   return(meanData1 = meanData1)
# })

Трюк делал ответ на ID и T1 вместо ID и T2. Что-нибудь более быстрое?