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XYZmin同じ日に発生する値の合計（in）を計算しようとしています。

私のデータは次のようになります、

bar <- structure(list(date = structure(c(15622, 15622, 15622, 15628, 
15632, 15635, 15639, 15639, 15639, 15639, 15639, 15642, 15646, 
15646, 15650, 15650, 15650, 15657, 15660, 15660, 15674, 15681, 
15691, 15695, 15709, 15716, 15723, 15730, 15737, 15737, 15737, 
15737, 15737, 15737, 15740, 15743, 15743, 15743, 15744, 15744, 
15744, 15744, 15746, 15751, 15755, 15758), class = "Date"), XYZmin = c(-20, 
-15, -10, -70, -60, -60, -95, -10, -10, -40, -25, -25, -20, -10, 
-3, -5, -25, -5, -70, -5, -30, -30, -25, 60, 60, 60, 60, 60, 
-10, -10, -30, -30, -10, -10, -10, -60, -30, -10, 75, -10, -10, 
-10, 60, 60, -15, 60)), .Names = c("date", "XYZmin"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-46L))

head(bar)   
        date XYZmin
1 2012-10-09    -20
2 2012-10-09    -15
3 2012-10-09    -10
4 2012-10-15    -70
5 2012-10-19    -60
6 2012-10-22    -60

私が達成するのに苦労しているのはXYZtot、複数回発生するデータ内で、2番目のデータで1番目と2番目の値を合計し、3番目のデータで1番目、2番目、3番目の値を合計する新しい変数を作成することです。これが私が目指しているものの一部です。

head(new_bar_with_XYZtot) 

        date XYZmin XYZtot
1 2012-10-09    -20    -20
2 2012-10-09    -15    -35
3 2012-10-09    -10    -40
4 2012-10-15    -70    -70
5 2012-10-19    -60    -60
6 2012-10-22    -60    -60

ビッグ microbenchmarkテストで更新

alexwhan <- function(bar,date,XYZmin) ddply(bar, .(date), transform, XYZmin.sum = cumsum(XYZmin))

Arun <- function(bar,date,XYZmin) within(bar, {XYZtot <- ave( XYZmin, date, FUN=cumsum)})

agstudy <- function(bar,date,XYZmin) transform(bar, XYZtot = ave(XYZmin, date, FUN = cumsum))

# install.packages("data.table", dependencies = TRUE)
library(data.table)
mnel <- function(bar,date,XYZmin)  bar <- data.table(bar); bar[, XYZmin.sum := cumsum(XYZmin), by = date]

# install.packages("microbenchmark", dependencies = TRUE)
require(microbenchmark)

# run test
res <- microbenchmark(alexwhan(bar,date,XYZmin), Arun(bar,date,XYZmin), agstudy(bar,date,XYZmin), mnel(bar,date,XYZmin), times = 666)


## Print results:
print(res)

数字、

Unit: microseconds
                        expr       min        lq    median        uq       max neval
 alexwhan(bar, date, XYZmin) 14484.077 15056.613 15237.760 15945.482 72650.126   666
     Arun(bar, date, XYZmin)   963.632  1018.311  1070.759  1138.655  4988.226   666
  agstudy(bar, date, XYZmin)  1967.292  2021.115  2078.261  2158.689  9240.500   666
     mnel(bar, date, XYZmin)   251.312   270.295   282.821   325.040  6540.367   666


### Plot results:
boxplot(res)

結果をプロットする

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4 に答える 4

5

あなたがspeendに行くなら、私はdata.table解決策を入れます

library(data.table)
bar <- data.table(bar)

# assigning within bar
bar[, XYZmin.sum := cumsum(XYZmin), by = date]

これにより、大規模なデータに対応できます。

于 2013-03-12T23:32:58.387 に答える
3

これが使用しているものaveです：

bar <- within(bar, {XYZtot <- ave( XYZmin, date, FUN=cumsum)})
于 2013-03-12T20:39:05.160 に答える
3

も使用しave ますがtransform

transform(bar, XYZtot = ave(XYZmin, date, FUN = cumsum))

OPコメントの後に編集

transform(bar, XYZtot = ave(XYZmin, date, FUN = 
                          function(x)
                            if(length(x) < 1) NA 
                            else c(cumsum(x[-length(x)]),NA)))
于 2013-03-12T20:40:18.220 に答える
1

これはあなたが求めているものですか？

bar.sum <- ddply(bar, .(date), transform,
                 XYZmin.sum = cumsum(XYZmin))
bar.sum
于 2013-03-12T20:37:34.037 に答える