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[英]Computationally efficient ways for working with dates in large datasets in lubridate in R
[英]R: efficient ways to add months to dates?
我有一个数百万行的data.table,其中一列是日期列。 我想在该列的所有日期添加12个月并创建一个新列。 所以我使用dplyr和lubridate包Eg
library(dplyr)
library(lubridate)
new_data <- data %>% mutate(date12m = date %m+% months(12))
这可行,但对于大型数据集来说速度非常慢。 我错过了什么吗? 怎么加速呢? 对于这么简单的任务,我通常不希望R运行超过10分钟
编辑:
我注意到我的解决方案已经比使用as.yearmon更有效了。 感谢Beauvel上校的解决方案
a <- data.frame(date = rep(today(),1000000))
func = function(u) {
d = as.Date(as.yearmon(u)+1, frac=1)
if(day(u)>day(d)) return(d)
day(d) = day(u)
d
}
pt <- proc.time()
a <- a %>% mutate(date12m = func(date))
data.table::timetaken(pt)
pt <- proc.time()
a <- a %>% mutate(date12m = date %m+% 12)
data.table::timetaken(pt)
只需在month
添加1:
x=seq.Date(from=as.Date("2007-01-01"), to=as.Date("2014-12-12"), by="day")
month(x) = month(x) + 1
#> head(x)
#[1] "2007-02-01" "2007-02-02" "2007-02-03" "2007-02-04" "2007-02-05" "2007-02-06"
编辑 :根据@akrun评论这里是解决方案,使用来自zoo
包的as.yearmon
。 诀窍是在下个月的最后一天采取快速检查:
library(zoo)
func = function(u)
{
d = as.Date(as.yearmon(u)+1/12, frac=1)
if(day(u)>day(d)) return(d)
day(d) = day(u)
d
}
x=as.Date(c("2014-01-31","2015-02-28","2013-03-02"))
#> as.Date(sapply(x, func))
#[1] "2014-02-28" "2015-03-28" "2013-04-02"
我也在使用R中的大数据框,你可以使用包DescTools
,它有一个名为AddMonths(date,NoOfMonths)的函数。
它对我来说效果很好。
> a <- ymd("2011-09-9")
> b <- AddMonths(a,1)
> b
[1] "2011-10-09"
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