我有一个大约 120,000 行的时间序列数据集,我将其存储为数据框。大多数数据以 15 分钟为间隔,但也有一些每月数据。我想只保留 15 分钟的数据并以每月为间隔删除数据。所以我计算连续时间戳之间的差异,然后消除所有不等于 15 分钟(900 秒)的内容。 我的时间戳列名称是“datetime”。我使用以下方法来计算时间间隔-
site_data[1:nrow(site_data)-1,"Interval"] <- as.numeric(difftime(site_data[2:nrow(site_data),"DateTime"],
site_data[1:nrow(site_data)-1,"DateTime"]))
但是这段代码运行时间太长。有没有比 difftime 更快的替代方案?时间戳列是 POSIXct 类型的日期时间。谢谢。
最佳答案
只需使用diff(as.numeric(timeCol))
:
R> library(microbenchmark)
R> times <- Sys.time() + 1:1e5
R> microbenchmark(diff(times), diff(as.numeric(times)))
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
diff(times) 1653.999 2153.82 8871.00 2407.66 5313.88 41223.4 100 b
diff(as.numeric(times)) 774.058 1215.35 3910.26 1456.82 1846.53 35622.2 100 a
R>
差异并不大,但大约是平均值的两倍。
关于r - R 中是否有比 difftime 函数更快的替代方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40432164/