按组计算,限于每组的前 N 行
by-group calculation, limited to first N rows of each group
我之前问过一个问题并得到了很好的答案,但我需要将它应用到更具体的问题上。 DT
需要根据X和Y值分成16个扇区。 X 和 Y 变量表示循环和划分数据的坐标 table。我已经成功地将这个数据 table 分成 16 个不同的 'sectors' 并且我需要在每个扇区上应用 sCalc 函数并输出一个数字。我正在寻找一种更快的方法来做到这一点。
如有需要,请参阅此 link 进行说明:。
library(data.table)
DT <- data.table(X = rep(1:2000, times = 1600), Y = rep(1:1600, each = 2000), Norm =rnorm(1600*2000), Unif = runif(1600*2000))
sCalc <- function(DT) {
setkey(DT, Norm)
cells <- DT[1:(nrow(DT)*0.02)]
nCells <- nrow(DT)
sumCell <- sum(cells[,Norm/sqrt(Unif)])
return(sumCell/nCells)
}
startstop <- function(width, y = FALSE) {
startend <- width - (width/4 - 1)
start <- round(seq(0, startend, length.out = 4))
stop <- round(seq(width/4, width, length.out = 4))
if (length(c(start,stop)[anyDuplicated(c(start,stop))]) != 0) {
dup <- anyDuplicated(c(start,stop))
stop[which(stop == c(start,stop)[dup])] <- stop[which(stop == c(start,stop)[dup])] - 1
}
if (y == TRUE) {
coord <- list(rep(start, each = 4), rep(stop, each = 4))
} else if (y == FALSE) {
coord <- list(rep(start, times = 4), rep(stop, times = 4))
}
return(coord)
}
sectorCalc <- function(x,y,DT) {
sector <- numeric(length = 16)
for (i in 1:length(sector)) {
sect <- DT[X %between% c(x[[1]][i],x[[2]][i]) & Y %between% c(y[[1]][i],y[[2]][i])]
sector[i] <- sCalc(sect)
}
return(sector)
}
x <- startstop(2000)
y <- startstop(1600, y = TRUE)
sectorLoop <- sectorCalc(x,y,DT)
sectorLoop
returns:
-4.729271 -4.769156 -4.974996 -4.931120 -4.777013 -4.644919 -4.958968 -4.663221
-4.771545 -4.909868 -4.821098 -4.795526 -4.846709 -4.931514 -4.875148 -4.847105
一种解决方案是使用 cut
函数。
DT[, x.sect := cut(DT[, X], seq(0, 2000, by = 500), dig.lab=10)]
DT[, y.sect := cut(DT[, Y], seq(0, 1600, by = 400), dig.lab=10)]
sectorRef <- DT[order(Norm), .(sCalc = sum(Norm[1:(0.02*.N)] / sqrt(Unif[1:(0.02*.N)]) )/(0.02*.N)), by = .(x.sect, y.sect)]
sectorRef <- sectorRef[[3]]
上述解决方案 returns 一个数据 table 具有以下值:
-4.919447 -4.778576 -4.757455 -4.779086 -4.739814 -4.836497 -4.776635 -4.656748
-4.939441 -4.707901 -4.751791 -4.864481 -4.839134 -4.973294 -4.663360 -5.055344
cor(sectorRef, sectorLoop)
以上returns:0.0726904
据我所知,我首先要解释的是,您可以使用 .N
来告诉您每个 by=.(...)
组中有多少行。我认为这类似于您的 nCells
.
并且您的 cells
占据每组中前 2% 的行,这可以通过索引 [1:(0.02*.N)]
在向量级别完成。假设您希望前 2% 按 Norm
递增的顺序排列(这是您从 setkey(DT, Norm)
获得的顺序,尽管设置键不仅仅是排序),您可以调用 setkey(DT, Norm)
在计算之前,如示例中所示,或者为了更清楚地说明您在做什么,您可以在计算中使用 order(Norm)
。
sum()
部分没有变化,所以第三行是:
DT[order(Norm),
.(sCalc = sum( Norm[1:(0.02*.N)] / sqrt(Unif[1:(0.02*.N)]) )/.N),
by = .(x.sect, y.sect)]
其中returns操作为16组:
x.sect y.sect sCalc
1: (1500,2000] (800,1200] -0.09380209
2: (499,1000] (399,800] -0.09833151
3: (499,1000] (1200,1600] -0.09606350
4: (0,499] (399,800] -0.09623751
5: (0,499] (800,1200] -0.09598717
6: (1500,2000] (0,399] -0.09306580
7: (1000,1500] (399,800] -0.09669593
8: (1500,2000] (399,800] -0.09606388
9: (1500,2000] (1200,1600] -0.09368166
10: (499,1000] (0,399] -0.09611643
11: (1000,1500] (0,399] -0.09404482
12: (0,499] (1200,1600] -0.09387951
13: (1000,1500] (1200,1600] -0.10069461
14: (1000,1500] (800,1200] -0.09825285
15: (0,499] (0,399] -0.09890184
16: (499,1000] (800,1200] -0.09756506
我之前问过一个问题并得到了很好的答案,但我需要将它应用到更具体的问题上。 DT
需要根据X和Y值分成16个扇区。 X 和 Y 变量表示循环和划分数据的坐标 table。我已经成功地将这个数据 table 分成 16 个不同的 'sectors' 并且我需要在每个扇区上应用 sCalc 函数并输出一个数字。我正在寻找一种更快的方法来做到这一点。
如有需要,请参阅此 link 进行说明:
library(data.table)
DT <- data.table(X = rep(1:2000, times = 1600), Y = rep(1:1600, each = 2000), Norm =rnorm(1600*2000), Unif = runif(1600*2000))
sCalc <- function(DT) {
setkey(DT, Norm)
cells <- DT[1:(nrow(DT)*0.02)]
nCells <- nrow(DT)
sumCell <- sum(cells[,Norm/sqrt(Unif)])
return(sumCell/nCells)
}
startstop <- function(width, y = FALSE) {
startend <- width - (width/4 - 1)
start <- round(seq(0, startend, length.out = 4))
stop <- round(seq(width/4, width, length.out = 4))
if (length(c(start,stop)[anyDuplicated(c(start,stop))]) != 0) {
dup <- anyDuplicated(c(start,stop))
stop[which(stop == c(start,stop)[dup])] <- stop[which(stop == c(start,stop)[dup])] - 1
}
if (y == TRUE) {
coord <- list(rep(start, each = 4), rep(stop, each = 4))
} else if (y == FALSE) {
coord <- list(rep(start, times = 4), rep(stop, times = 4))
}
return(coord)
}
sectorCalc <- function(x,y,DT) {
sector <- numeric(length = 16)
for (i in 1:length(sector)) {
sect <- DT[X %between% c(x[[1]][i],x[[2]][i]) & Y %between% c(y[[1]][i],y[[2]][i])]
sector[i] <- sCalc(sect)
}
return(sector)
}
x <- startstop(2000)
y <- startstop(1600, y = TRUE)
sectorLoop <- sectorCalc(x,y,DT)
sectorLoop
returns:
-4.729271 -4.769156 -4.974996 -4.931120 -4.777013 -4.644919 -4.958968 -4.663221 -4.771545 -4.909868 -4.821098 -4.795526 -4.846709 -4.931514 -4.875148 -4.847105
一种解决方案是使用 cut
函数。
DT[, x.sect := cut(DT[, X], seq(0, 2000, by = 500), dig.lab=10)]
DT[, y.sect := cut(DT[, Y], seq(0, 1600, by = 400), dig.lab=10)]
sectorRef <- DT[order(Norm), .(sCalc = sum(Norm[1:(0.02*.N)] / sqrt(Unif[1:(0.02*.N)]) )/(0.02*.N)), by = .(x.sect, y.sect)]
sectorRef <- sectorRef[[3]]
上述解决方案 returns 一个数据 table 具有以下值:
-4.919447 -4.778576 -4.757455 -4.779086 -4.739814 -4.836497 -4.776635 -4.656748 -4.939441 -4.707901 -4.751791 -4.864481 -4.839134 -4.973294 -4.663360 -5.055344
cor(sectorRef, sectorLoop)
以上returns:0.0726904
据我所知,我首先要解释的是,您可以使用 .N
来告诉您每个 by=.(...)
组中有多少行。我认为这类似于您的 nCells
.
并且您的 cells
占据每组中前 2% 的行,这可以通过索引 [1:(0.02*.N)]
在向量级别完成。假设您希望前 2% 按 Norm
递增的顺序排列(这是您从 setkey(DT, Norm)
获得的顺序,尽管设置键不仅仅是排序),您可以调用 setkey(DT, Norm)
在计算之前,如示例中所示,或者为了更清楚地说明您在做什么,您可以在计算中使用 order(Norm)
。
sum()
部分没有变化,所以第三行是:
DT[order(Norm),
.(sCalc = sum( Norm[1:(0.02*.N)] / sqrt(Unif[1:(0.02*.N)]) )/.N),
by = .(x.sect, y.sect)]
其中returns操作为16组:
x.sect y.sect sCalc
1: (1500,2000] (800,1200] -0.09380209
2: (499,1000] (399,800] -0.09833151
3: (499,1000] (1200,1600] -0.09606350
4: (0,499] (399,800] -0.09623751
5: (0,499] (800,1200] -0.09598717
6: (1500,2000] (0,399] -0.09306580
7: (1000,1500] (399,800] -0.09669593
8: (1500,2000] (399,800] -0.09606388
9: (1500,2000] (1200,1600] -0.09368166
10: (499,1000] (0,399] -0.09611643
11: (1000,1500] (0,399] -0.09404482
12: (0,499] (1200,1600] -0.09387951
13: (1000,1500] (1200,1600] -0.10069461
14: (1000,1500] (800,1200] -0.09825285
15: (0,499] (0,399] -0.09890184
16: (499,1000] (800,1200] -0.09756506