具有if/else函数的mutate()
具有if/else函数的mutate()
提问于 2017-05-15 21:03:59
我有一个例子
df <- data.frame(cust = sample(1:100, 1000, TRUE),
channel = sample(c("WEB", "POS"), 1000, TRUE))我想要变异
get_channels <- function(data) {
d <- data
if(unique(d) %>% length() == 2){
d <- "Both"
} else {
if(unique(d) %>% length() < 2 && unique(d) == "WEB") {
d <- "Web"
} else {
d <- "POS"
}
}
return(d)
}这在没有问题的情况下工作，而且在小的数据文件上，它根本不需要时间。
start.time <- Sys.time()
df %>%
group_by(cust) %>%
mutate(chan = get_channels(channel)) %>%
group_by(cust) %>%
slice(1) %>%
group_by(chan) %>%
summarize(count = n()) %>%
mutate(perc = count/sum(count))
end.time <- Sys.time()
time.taken <- end.time - start.time
time.taken0.34602秒时差
但是，当数据帧变得相当大时，例如，在cust >1000000或更多的情况下，我的基本if/else fx所需的时间要长得多，的要长得多。
如何简化此功能，使其运行得更快？
回答 4
Stack Overflow用户
发布于 2017-05-15 21:09:50
为此，您应该使用data.table。
setDT(df)
t1 = Sys.time()
df = df[ , .(channels = ifelse(uniqueN(channel) == 2, "both", as.character(channel[1]))), by = .(cust)]
> Sys.time() - t1
Time difference of 0.00500083 secs
> head(df)
cust channels
1: 37 both
2: 45 both
3: 74 both
4: 20 both
5: 1 both
6: 68 bothStack Overflow用户
发布于 2017-05-15 23:55:16
您可以在基R中这样做：
web_cust <- unique(df$cust[df$channel=="WEB"])
pos_cust <- unique(df$cust[df$channel=="POS"])
both <- length(intersect(web_cust, pos_cust))
web_only <- length(setdiff(web_cust, pos_cust))
pos_only <- length(setdiff(pos_cust, web_cust))数据：
set.seed(1)
df <- data.frame(cust = sample(2e6, 1e7, TRUE),
channel = sample(c("WEB", "POS"), 1e7, TRUE),
stringsAsFactors = F)Stack Overflow用户
发布于 2017-05-15 23:39:38
速度更快的dplyr版本，耗时约1/3，但可能仍比数据表版本慢。uniqueN借用了克里斯托费森的回答。
df %>%
group_by(cust) %>%
summarize(chan = if_else(uniqueN(channel) == 2, "Both", as.character(channel[1]))) %>%
group_by(chan) %>%
summarize(n = n() ) %>%
mutate(perc = n /sum(n))此外，通过这样优化您的功能，可以显着地提高您的原有功能：
get_channels <- function(data) {
ud <- unique(data)
udl <- length(ud)
if(udl == 2) {
r <- "Both"
} else {
if(udl < 2 && ud == "WEB") {
r <- "Web"
} else {
r <- "POS"
}
}
return(r)
}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43988790
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