Спасибо, это помогает. Я на самом деле использую lubridate, который в свою очередь прекрасно работает с ggplot2. Поскольку все три пакета (lubridate, ggplot2, plyr) принадлежат одному и тому же автору и работают очень хорошо в комбинации, я думаю, что я останусь с ними немного дольше, чем переключаться. Но ваш ответ дает хороший обходной путь, и, когда у меня будет время, я думаю, что поиграю и протестирую улучшения скорости с помощью data.table. Еще раз спасибо!
но я обнаружил пакет data.table и теперь задавался вопросом, должен ли я заменить часть своего plyr-кода. Подводя итог, мне действительно нравится plyr, и я в основном достиг всего, чего хотел. Тем не менее, мой код выполняется некоторое время, и для ускорения некоторых тестов мне хватило перспективы ускорения. Эти тесты закончились довольно скоро, и вот причина.
Что я часто делаю с plyr, так это разделяю мои данные на столбец с датами и выполняю некоторые вычисления:
library(plyr)
DF <- data.frame(Date=rep(c(Sys.time(), Sys.time() + 60), each=6), y=c(rnorm(6, 1), rnorm(6, -1)))
#Split up data and apply arbitrary function
ddply(DF, .(Date), function(df){mean(df$y) - df[nrow(df), "y"]})
Однако использование столбца с форматом Date, похоже, не работает в data.table:
library(data.table)
DT <- data.table(Date=rep(c(Sys.time(), Sys.time() + 60), each=6), y=c(rnorm(6, 1), rnorm(6, -1)))
setkey(DT, Date)
#Error in setkey(DT, Date) : Column 'Date' cannot be auto converted to integer without losing information.
Если я правильно понимаю пакет, я получу существенное ускорение только при использовании setkey (). Кроме того, я думаю, что было бы нехорошо кодировать постоянно конвертировать между датой и цифрой. Так что я что-то упустил или просто нет простого способа добиться этого с помощью data.table?
sessionInfo()
R version 2.13.1 (2011-07-08)
Platform: x86_64-pc-mingw32/x64 (64-bit)
locale:
[1] C
attached base packages:
[1] grid stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] data.table_1.6.3 zoo_1.7-2 lubridate_0.2.5 ggplot2_0.8.9 proto_0.3-9.2 reshape_0.8.4
[7] reshape2_1.1 xtable_1.5-6 plyr_1.5.2
loaded via a namespace (and not attached):
[1] digest_0.5.0 lattice_0.19-30 stringr_0.5 tools_2.13.1