如何安排 RPostgreSQL 查询并在 R 中创建协方差矩阵

How to arrange RPostgreSQL query and create covariance matrix in R

我想根据尚不适合创建协方差矩阵的数据框创建协方差矩阵。

使用 RPostgreSQL 查询数据库后,我得到了以下类型的数据框:

pg_id item_id                        value   date
1     67808755896                    23.5    2016-11-12 
2     223337345                      0       2016-11-12 
3     254337000000                   1       2016-11-12 
4     34604777037                    0       2016-11-12 
5     142223438000                   14.3    2016-11-12 
6     170555690000                   22      2016-11-12

整个数据框大约有 500 000 行,大约有 16 000 item_id。 item_id 重复(在这里回顾几个月)。

我最终想做的是为 item_id 的值创建一个协方差矩阵。

为此,作为第一步,我想以一种最终得到如下所示的数据框的方式重新排列数据框:

               item_id
   date          67808755896 223337345  254337000000  ...
   2016-11-12    value       value      value 
   2016-11-12    value       value      value               
   2016-11-12    value       value      value        
   2016-11-12    value       value      value      
   2016-11-12    value       value      value         
   2016-11-12    value       value      value 

我的问题是,我不知道有什么方法可以按照我需要的方式对数据框进行重新排序。

如果有一个 SQL 查询可以让我在检索时选择获得所需的结构,我想那会是最好的。

在 R 中,我尝试了一些使用 melt 和 spread 的方法,但计算对于我的本地 mac 来说似乎太重了,我上次尝试它只是在某个时候关闭了。

在此先感谢您的帮助!

在 R 中,这应该 运行 相当快:

library(data.table)
set.seed(1)
n_items <- 15996L; n_days <- floor(500000/n_items)
df <- data.frame(
  item_id = 1:n_items,
  date = rep(seq(Sys.Date(), Sys.Date()+n_days, by=1), each=n_items)
)
df$value <- runif(nrow(df))
dim(df)
# [1] 511872       3
uniqueN(df$item_id)
# [1] 15996
setDT(df)
system.time(wide <- dcast(df, date~item_id, value.var = "value", fun.aggregate = mean))
       # User      System verstrichen 
       # 0.19        0.00        0.20 
wide[1:5, 1:5]
#          date          1         2          3         4
# 1: 2017-01-05 0.26550866 0.3721239 0.57285336 0.9082078
# 2: 2017-01-06 0.09235838 0.3801334 0.03702181 0.5900971
# 3: 2017-01-07 0.24687042 0.9922133 0.53181526 0.5044988
# 4: 2017-01-08 0.29523145 0.2263145 0.33291640 0.1165338
# 5: 2017-01-09 0.83870267 0.3274892 0.95595348 0.3889042

查看 table(您的数据框)