require(data.table)
set.seed(333)
t <- data.table(old=1002:2001, dif=sample(1:10,1000, replace=TRUE))
t$new <- t$old + t$dif; t$foo <- rnorm(1000); t$dif <- NULL
i <- data.table(id=1:3, start=sample(1000:1990,3))
> i
id start
1: 1 1002
2: 2 1744
3: 3 1656
> head(t)
old new foo
1: 1002 1007 -0.7889534
2: 1003 1004 0.3901869
3: 1004 1014 0.7907947
4: 1005 1011 2.0964612
5: 1006 1007 1.1834171
6: 1007 1015 1.1397910
我想从
points 中删除时间点这样只有那些行保留在 new[i] = old[i-1] ，给出一些固定数量的时间点的连续序列。理想情况下，这将对所有 id 进行。在 i同时，其中start给出起点。例如，如果我们选择 n=5 ，我们应该得到> head(ans)
id old new foo
1: 1 1002 1007 -0.7889534
2: 1 1007 1015 1.1397910
3: 1 1015 1022 -1.2193670
4: 1 1022 1024 1.2039050
5: 1 1024 1026 0.4388586
6: 2 1744 1750 -0.1368320
其中第 3 行到第 6 行不能在上面和
foo 上推断出来是其他需要保留的变量的替代品。这是否可以在 data.table 中有效地完成，例如，使用巧妙的连接组合？
附注。这个问题有点类似于 an earlier one of mine但我已经修改了情况以使其更清楚。
最佳答案
在我看来，您需要图算法的帮助。如果您想从 1002 开始， 你可以试试:
require(igraph)
g <- graph_from_edgelist(as.matrix(t[,1:2]))
t[old %in% subcomponent(g,"1002","out")]
# 1: 1002 1007 -0.78895338
# 2: 1007 1015 1.13979100
# 3: 1015 1022 -1.21936662
# 4: 1022 1024 1.20390482
# 5: 1024 1026 0.43885860
# ---
#191: 1981 1988 -0.22054875
#192: 1988 1989 -0.22812175
#193: 1989 1995 -0.04687776
#194: 1995 2000 2.41349730
#195: 2000 2002 -1.23425666
当然你可以为每个
start做上面的您想要并限制第一个 n 的结果行。例如，我们可以 lapply过i$start位置然后rbindlist所有值放在一起，声明一个 id列与 i$id值。就像是:n <- 5
rbindlist(
setNames(lapply(i$start, function(x) t[old %in% subcomponent(g,x,"out")[1:n]]), i$id),
idcol="id")
# id old new foo
# 1: 1 1002 1007 -0.7889534
# 2: 1 1007 1015 1.1397910
# 3: 1 1015 1022 -1.2193666
# 4: 1 1022 1024 1.2039048
# 5: 1 1024 1026 0.4388586
# 6: 2 1744 1750 -0.1368320
# 7: 2 1750 1758 0.3331686
# 8: 2 1758 1763 1.3040357
# 9: 2 1763 1767 -1.1715528
#10: 2 1767 1775 0.2841251
#11: 3 1656 1659 -0.1556208
#12: 3 1659 1663 0.1663042
#13: 3 1663 1669 0.3781835
#14: 3 1669 1670 0.2760948
#15: 3 1670 1675 0.3745026
关于r - 通过减少data.table来排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56938121/