如何使用R将整数向量有效折叠到序列的data.table中？

debugcn 发表于 Dev

Powege

给定一个大向量。例如：

set.seed(1)
in_vec <- sample(1:10000, 5000, replace = F)

如何有效地将其折叠到一个数据表中，该数据表提供所有顺序整数的开始和结束坐标。我目前正在使用以下代码：

in_vec <- sort(in_vec) # sort by sequence
library(data.table)
interval_id <- findInterval(in_vec, in_vec[which(c(1, diff(in_vec)) > 1)]) # add unique IDs for sequences
dt <- data.table(vec = in_vec, # make data.table
             int_id = interval_id)
long_to_short <- function(sub){ data.table(start = sub$vec[1], end = sub$vec[nrow(sub)]) } # custom function
library(plyr)
output <- ddply(dt, "int_id", long_to_short)
output$int_id <- NULL

但是，我将其应用到的向量非常大，因此我需要最大化性能。有data.table方法吗？任何帮助将不胜感激！

油菜

rleid()从data.table使用有助于：

library(data.table)

set.seed(1)
dt <- data.table(in_vec = sample(1:10000, 5000, replace = F)) 

dt[order(in_vec), 
   .(start = min(in_vec),
     end = max(in_vec)),
   by = .(grp = rleid(c(0, cumsum(diff(in_vec) > 1))))
   ]

       grp start  end
   1:    1     4    4
   2:    2     6    7
   3:    3    14   16
   4:    4    19   19
   5:    5    26   27
  ---                
2483: 2483  9980 9980
2484: 2484  9988 9988
2485: 2485  9991 9992
2486: 2486  9994 9994
2487: 2487  9997 9998

对于完全基础的解决方案，这应该是性能最高的，因为它不是分组操作：

set.seed(1)
in_vec <- sample(1:10000, 5000, replace = F)
in_vec <- sort(in_vec)

grp <- c(0, cumsum(diff(in_vec) > 1))

data.frame(grp = unique(grp),
           start = in_vec[!duplicated(grp)],
           end = in_vec[!duplicated(grp, fromLast = T)]
)

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