在 R 中快速操作日期

Question

我有大约 34000 个日期向量，我必须更改日期并移动月份。我已经尝试过使用循环并使用 mapply 函数，但速度非常慢。这是我所拥有的示例：

library(lubridate)
list_dates = replicate(34000,seq(as.Date("2019-03-14"),length.out = 208,by = "months"),simplify = F)
new_day = round(runif(34000,1,30))
new_day[sample(1:34000,10000)] = NA

new_dates = mapply(FUN = function(dates,day_change){
  day(dates) = ifelse(is.na(rep(day_change,length(dates))),day(dates),rep(day_change,length(dates)))
  dates = as.Date(ifelse(is.na(rep(day_change,length(dates))),dates,dates%m-%months(1)),origin = "1970-01-01")
  return(dates)
},dates = list_dates,day_change = as.list(new_day),SIMPLIFY = F)

变量 new_dates 应包含相应地移动到变量 new_day 的原始日期列表。 side 中的函数是这样工作的：

如果 new_day 与 NA 不同，它将把日期更改为新日期
如果 new_day 与 NA 不同，它将把日期的月份向后移动一位。

我愿意接受任何可以提高速度的解决方案，而不管使用的是什么包（如果它们在 CRAN 中）。

编辑

因此，根据评论，我减少了 2 个日期向量列表的示例，每个日期包含 2 个日期，并创建了新日期的手动向量：

list_dates = replicate(2,seq(as.Date("2019-03-14"),length.out = 2,by = "months"),simplify = F)

new_day = c(9,NA)

这是原始输入（变量list_dates）：

[[1]]
[1] "2019-03-14" "2019-04-14"

[[2]]
[1] "2019-03-14" "2019-04-14"

并且 mapply 函数的预期输出是：

[[1]]
[1] "2019-02-09" "2019-03-09"

[[2]]
[1] "2019-03-14" "2019-04-14"

如您所见，日期的第一个向量已更改为第 9 天，并且每个日期都滞后一个月。第二个日期向量没有改变，因为 new_dates 是那个值的 NA。

Answer 1

这是一个lubridate解决方案

library(lubridate)
mapply(
    function(x, y) { if (!is.na(y)) {
            day(x) <- y;
            month(x) <- month(x) - 1
        }
        return(x) },
    list_dates, new_day, SIMPLIFY = F)
#[[1]]
#[1] "2019-02-09" "2019-03-09"
#
#[[2]]
#[1] "2019-03-14" "2019-04-14"

或使用purrr

library(purrr)
library(lubridate)
map2(list_dates, new_day, function(x, y) {
    if (!is.na(y)) {
        day(x) <- y
        month(x) <- month(x) - 1
    }
    x })

Answer 2

除了 Maurits 的解决方案之外，如果您想进一步提高计算速度，您可能需要考虑使用 doParallel

的多核

library(data.table)
library(doParallel)

registerDoParallel(3)
df <- data.table(new_day,list_dates)

mlply(df,
      function(new_day,list_dates){

        list_dates <- list_dates[[1]]

        if(!is.na(new_day)){
          day(list_dates) <- new_day
          list_dates <-  list_dates %m-% months(1)
        }

        return(list_dates)
      }, .parallel = T, .paropts = list(.packages='lubridate')
)

在 R 中快速操作日期

Fast manipulation of Dates in R

r

lubridate