对大型数据集的 R 中数据框的子集进行排名

Ranking subsets of a data frame in R for large datasets

我有以下数据集,我需要跟踪每个用户在一年中的每一天所在的位置顺序。

   User    Date        Location     Time
    90   2013-01-28       39      16:06:20
    26   2013-02-04       27      19:32:09
    23   2013-02-04        5      16:03:39
    23   2013-01-07       29      15:40:25
    84   2013-02-27       50      17:25:40
    57   2013-01-30        5      17:26:26

我修改了以下线程中使用的脚本:Ranking subsets of a data frame in R

修改后的代码如下:

data$User <- as.factor(data$User)
data$Date <- as.factor(data$Date)

data$Sequence <- ave(data$Time, data$User, data$Date, FUN=rank) 

data <- data[order(data$Sequence),]
data <- data[order(data$User),]
data <- data[order(data$Date),]

结果:

   User    Date        Location     Time   Sequence
    3    2013-01-01       29      18:47:31    1
    4    2013-01-01       18      07:00:21    1
    4    2013-01-01       37      07:16:19    2
    4    2013-01-01       11      08:28:37    3
    6    2013-01-01        6      07:17:05    1
    6    2013-01-01       34      08:10:38    2

然而,虽然它适用于小型数据帧,但在真实数据集(500 万行,近 10 万个人用户)上 运行 需要花费过多的时间。

有没有更有效的方法?

对于更大的 data.frames,我的经验是 ave 会变得很慢。

你最大的加速可能是切换到 data.table:

# load data.table package
library(data.table)
# convert data.frame into data.table
setDT(data)

# get ranks and sort
data[, Sequence := rank(Time), by=.(User, Date)][order(Sequence, User, Date),]

此包针对大 data.frames 的速度进行了优化。此外,如您所见,它允许您将流程合并为一行,这非常方便。