R：通过data.table mutate（）迭代应用函数

我有一个包含200万行的数据表，其中包含以下数据：

• 时间戳（历元秒）
• 持续时间（秒）

我想做的是将这对（时间戳，持续时间）转换成一个向量（partial_0，…，partial_k），其中partial_I是由分钟边界划分的范围[时间戳，时间戳+持续时间]。（分钟边界由

时间戳%%60==0

表示

作为一个例子，考虑数据是：

timestamp duration
1:       100       90
2:       101       90
3:       110       60
4:       110       30
5:       120       20

split\u窗口（时间戳、持续时间）

的结果是：

(20,60,10)
(19,60,11)
(10,50)
(10,20)
(20)

这是拆分窗口：

split_window <- function(timestamp, duration) {
  v = vector(,2+floor(duration/60)) # for result, so we don't keep copying it over
  i = 1
  while (duration > 0) {
    m = 60 - (timestamp %% 60)
    if (m > duration) m = duration
    v[i] = m
    i = i+1
    duration = duration - m
    timestamp = timestamp + m
  }
  v[1:i-1]
}

mutate

将时间戳和持续时间都显示为向量，而不是在向量上迭代

我该怎么做呢

---

另外，请随意“修复”拆分窗口，使其更为惯用。请尝试使用

Map

：

dat = data.table(timestamp=c(100,101,110,110,120),
                 duration=c(90,90,60,30,20))

f = function(time,dur) {
  a = ceiling(time/60)
  b = floor((time + dur)/60)

  partials = diff(c(time, if (a <= b) (a:b)*60, time+dur))
  partials[partials > 0]
}

dat[, partials:= Map(f, timestamp, duration)]

> dat
#    timestamp duration partials
# 1:       100       90 20,60,10
# 2:       101       90 19,60,11
# 3:       110       60    10,50
# 4:       110       30    10,20
# 5:       120       20       20

dat=data.table（时间戳=c（100101110120），
持续时间=c（90,90,60,30,20））
f=功能（时间，dur）{
a=上限（时间/60）
b=地板（（时间+dur）/60）
partials=diff（c）时间，如果（a 0）
}
dat[，partials:=Map（f，时间戳，持续时间）]
>dat
#时间戳持续时间部分
# 1:       100       90 20,60,10
# 2:       101       90 19,60,11
# 3:       110       60    10,50
# 4:       110       30    10,20
# 5:       120       20       20

尝试使用

Map

：

dat = data.table(timestamp=c(100,101,110,110,120),
                 duration=c(90,90,60,30,20))

f = function(time,dur) {
  a = ceiling(time/60)
  b = floor((time + dur)/60)

  partials = diff(c(time, if (a <= b) (a:b)*60, time+dur))
  partials[partials > 0]
}

dat[, partials:= Map(f, timestamp, duration)]

> dat
#    timestamp duration partials
# 1:       100       90 20,60,10
# 2:       101       90 19,60,11
# 3:       110       60    10,50
# 4:       110       30    10,20
# 5:       120       20       20

dat=data.table（时间戳=c（100101110120），
持续时间=c（90,90,60,30,20））
f=功能（时间，dur）{
a=上限（时间/60）
b=地板（（时间+dur）/60）
partials=diff（c）时间，如果（a 0）
}
dat[，partials:=Map（f，时间戳，持续时间）]
>dat
#时间戳持续时间部分
# 1:       100       90 20,60,10
# 2:       101       90 19,60,11
# 3:       110       60    10,50
# 4:       110       30    10,20
# 5:       120       20       20

谢谢@siralen。我不知道

diff

，虽然我熟悉其他语言中的map（）操作，但我不知道R中的map（）操作。为了清楚起见，

a

是范围内的第一分钟边界，

b

是范围内的最后一分钟边界，

c（时间，如果需要）（很高兴我能帮上忙！谢谢@siralen。我不知道
diff
，虽然我熟悉其他语言中的map（）操作，但我在R中不知道。为了清楚起见，
a
是范围内的第一分钟边界，
b
是范围内的最后一分钟边界，
c（时间，如果（很高兴我能帮忙的话）！