R 从不同的起点应用cumsum（）

我有数据

library(data.table)

set.seed(42)
t <- data.table(time=1:1000, value=runif(100,0,1))
p <- data.table(id=1:10, cut=sample(1:100,5))
vals <- 1:5

> head(t)
   time     value
1:    1 0.9148060
2:    2 0.9370754
3:    3 0.2861395
4:    4 0.8304476
5:    5 0.6417455
6:    6 0.5190959

> head(p)
    id cut
 1:  1  63
 2:  2  22
 3:  3  99
 4:  4  38
 5:  5  91
 6:  6  63

> vals
[1] 1 2 3 4 5

哪个应该让步

      1 2 3 4  5
 [1,] 1 4 5 9 12
 [2,] 1 2 5 6  7
 [3,] 1 2 4 5  7
 [4,] 1 3 5 7  8
 [5,] 2 3 5 7  8
 [6,] 1 4 5 9 12
 [7,] 1 2 5 6  7
 [8,] 1 2 4 5  7
 [9,] 1 3 5 7  8
[10,] 2 3 5 7  8

这当然是非常低效的，而且不公平地对待R的权力。有没有办法加快这一进程？

我会这么做

# precompute cumsum on full table
t[, cs := cumsum(value)]

# compute one time per unique cut value, not per id
cuts = unique(p[, .(t_cut = cut)])

# look up value at cut time
cuts[t, on=.(t_cut = time), v_cut := i.cs]

# look up time at every cut value combo
cutres = cuts[, .(pt = vals + v_cut), by=t_cut][, .(
  t_cut, 
  v = vals,
  t_plus = t[.SD, on=.(cs = pt), roll=TRUE, x.time] - t_cut
)]

给

    t_cut v t_plus
 1:    63 1      1
 2:    63 2      4
 3:    63 3      5
 4:    63 4      9
 5:    63 5     12
 6:    22 1      1
 7:    22 2      2
 8:    22 3      5
 9:    22 4      6
10:    22 5      7
11:    99 1      1
12:    99 2      2
13:    99 3      4
14:    99 4      5
15:    99 5      7
16:    38 1      1
17:    38 2      3
18:    38 3      5
19:    38 4      7
20:    38 5      8
21:    91 1      2
22:    91 2      3
23:    91 3      5
24:    91 4      7
25:    91 5      8
    t_cut v t_plus

如果要将其映射回

id

并将其放入id x vals表中

cutres[p, on=.(t_cut = cut), allow.cartesian=TRUE, 
  dcast(.SD, id ~ v, value.var = "t_plus")]

    id 1 2 3 4  5
 1:  1 1 4 5 9 12
 2:  2 1 2 5 6  7
 3:  3 1 2 4 5  7
 4:  4 1 3 5 7  8
 5:  5 2 3 5 7  8
 6:  6 1 4 5 9 12
 7:  7 1 2 5 6  7
 8:  8 1 2 4 5  7
 9:  9 1 3 5 7  8
10: 10 2 3 5 7  8

---

（或者，关键部分可以像

t\u plus=t[.SD，on=（cs=pt），roll=TRUE，which=TRUE]-t\u cut

，因为

t$time

是行号。）

您能再看看示例数据吗？例如，条件

t$value>p$cut[i]

总是

FALSE

；因此没有什么可总结的。让我检查一下，对不起！抱歉，我混淆了两个变量，不明智地选择了

vals

在这里打印它。现在应该修好了！谢谢，很好用！但是，在某些情况下，

cutres=…

步骤会生成数据。表的末尾有一个额外的行，它重复第一行的

t_cut

，并且具有

t_plus

等于某个疯狂的高数字。在您的示例中，这将是

26:63 5 1000

。我怀疑这是由于

roll=TRUE

造成的，但还没有弄清楚是什么导致了这种行为。有什么想法吗？@bumblebee是

t_plus

的值。你可以在问题的末尾尝试另一种方法来计算它，或者

t_plus=findInterval（pt，t$cs）-t_cut

这两种方法都可以达到相同的结果。或者，您可以将

mult=“first”

添加到

t\u plus=t[…]

，如果由于

t$value

为零而重复出现

t$cs

的值，则需要添加

。对于额外的一行，我被难住了，但您可以查看中间表，如
cuts[，（pt=vals+v_-cut），by=t_-cut]
，以进行调查。
cutres[p, on=.(t_cut = cut), allow.cartesian=TRUE, 
  dcast(.SD, id ~ v, value.var = "t_plus")]

    id 1 2 3 4  5
 1:  1 1 4 5 9 12
 2:  2 1 2 5 6  7
 3:  3 1 2 4 5  7
 4:  4 1 3 5 7  8
 5:  5 2 3 5 7  8
 6:  6 1 4 5 9 12
 7:  7 1 2 5 6  7
 8:  8 1 2 4 5  7
 9:  9 1 3 5 7  8
10: 10 2 3 5 7  8