我正在处理一个简单的表格
date variable value
1970-01-01 V1 0.434
1970-01-01 V2 12.12
1970-01-01 V3 921.1
1970-01-02 V1 -1.10
1970-01-03 V3 0.000
1970-01-03 V5 312e6
... ... ...
对(日期、变量)是唯一的。我想把这张表改成宽表。
date V1 V2 V3 V4 V5
1970-01-01 0.434 12.12 921.1 NA NA
1970-01-02 -1.10 NA NA NA NA
1970-01-03 0.000 NA NA NA 312e6
而且我想以尽可能快的方式进行，因为我必须对具有 1e6 条记录的表重复重复该操作。在 R 原生模式下，我相信 tapply()、reshape() 和 d*ply() 都在速度方面由 数据表。我想针对基于 sqlite 的解决方案(或其他数据库)测试后者的性能。这是以前做过的吗？有性能提升吗？而且，当“宽”字段(日期)的数量可变且事先未知时，如何在 sqlite 中将高转换为宽？
最佳答案
我使用的方法基于 tapply 所做的事情，但速度快了一个数量级(主要是因为没有每个单元格的函数调用)。
使用 Prasad 帖子中的 tall 的时间:
pivot = function(col, row, value) {
col = as.factor(col)
row = as.factor(row)
mat = array(dim = c(nlevels(row), nlevels(col)), dimnames = list(levels(row), levels(col)))
mat[(as.integer(col) - 1L) * nlevels(row) + as.integer(row)] = value
mat
}
> system.time( replicate(100, wide <- with(tall, tapply( value, list(dt,tkr), identity))))
user system elapsed
11.31 0.03 11.36
> system.time( replicate(100, wide <- with(tall, pivot(tkr, dt, value))))
user system elapsed
0.9 0.0 0.9
关于排序可能出现的问题，应该没有问题:
> a <- with(tall, pivot(tkr, dt, value))
> b <- with(tall[sample(nrow(tall)), ], pivot(tkr, dt, value))
> all.equal(a, b)
[1] TRUE
关于r - R 中最快的 Tall-Wide 旋转，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5307313/