如何使用 data.table 和 lubridate 更快地按组计算（日期）排名？

Question

我需要按组计算日期的排名。 有很多小团体。

library(data.table)
library(lubridate)
library(microbenchmark)
set.seed(1)
NN <- 1000000
EE <- 10   
# Just an example.
todo <- data.table(id=paste0("ID",rep(1:NN, each=EE)), 
          val=dmy("1/1/1980") + sample(1:14000,NN*EE,replace=T))
# I want to benchmark this:
todo[,ord := frank(val, ties.method="first"), by=id]  

为了比较它，您可以尝试使用较小的 NN，时间是线性的。

对于 NN = 100 万，需要 560 秒。

有什么方法可以更快吗？
我一直在使用 lubridate，但我可以使用您建议的任何库。
在我的实际问题中，每个 ID 中的行数不是恒定的。

Answer 1

我相信这是由于许多小组多次调用frank 的开销（下面的内存使用情况应该会给你一个关于瓶颈的提示）。这是另一种选择：

DT1[order(id, val), ord := rowid(id)]

计时码：

library(data.table)
set.seed(1L)
NN <- 1e6
EE <- 10
todo <- data.table(id=paste0("ID",rep(1:NN, each=EE)),
    val=as.IDate("1980-01-01") + sample(1:14000,NN*EE,replace=T))
DT0 <- copy(todo)
DT1 <- copy(todo)

bench::mark(
    todo[, ord := frank(val, ties.method="first"), by=id],
    DT0[, ord := rank(unclass(val), ties.method = "first"), by = id],
    DT1[order(id, val), ord := rowid(id)])

all.equal(todo$ord, DT0$ord)  
# [1] TRUE
all.equal(todo$ord, DT1$ord)  
# [1] TRUE

时间安排：

  expression                                                             min median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time result memory time 
  <bch:expr>                                                           <bch> <bch:>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm> <list> <list> <lis>
1 todo[, `:=`(ord, frank(val, ties.method = "first")), by = id]        6.32m  6.32m   0.00264    15.7GB    0.177     1    67      6.32m <df[,~ <df[,~ <bch~
2 DT0[, `:=`(ord, rank(unclass(val), ties.method = "first")), by = id] 1.12m  1.12m   0.0149     99.3MB    0.969     1    65      1.12m <df[,~ <df[,~ <bch~
3 DT1[order(id, val), `:=`(ord, rowid(id))]                            7.85s  7.85s   0.127     236.8MB    0         1     0      7.85s <df[,~ <df[,~ <bch~

---

如果我们在order中去掉id会更快：

DT1[order(val), ord := rowid(id)]

计时码：

bench::mark(DT0[order(id, val), ord := rowid(id)], 
    DT1[order(val), ord := rowid(id)])
all.equal(DT0$ord, DT1$ord)
# [1] TRUE

时间安排：

# A tibble: 2 x 13
  expression                                     min   median `itr/sec` mem_alloc `gc/sec` n_itr  n_gc total_time result                    memory            time     gc              
  <bch:expr>                                <bch:tm> <bch:tm>     <dbl> <bch:byt>    <dbl> <int> <dbl>   <bch:tm> <list>                    <list>            <list>   <list>          
1 DT0[order(id, val), `:=`(ord, rowid(id))]    7.44s    7.44s     0.134     237MB        0     1     0      7.44s <df[,3] [10,000,000 x 3]> <df[,3] [15 x 3]> <bch:tm> <tibble [1 x 3]>
2 DT1[order(val), `:=`(ord, rowid(id))]        4.66s    4.66s     0.215     237MB        0     1     0      4.66s <df[,3] [10,000,000 x 3]> <df[,3] [14 x 3]> <bch:tm> <tibble [1 x 3]>

Answer 2

我尝试了一些设置，发现使用 rank(unclass(val), ties.method = "first") 的最大改进是基本 R 等效于 frank()。出于某种原因，它在涉及分组时优于 frank()。

# Output from microbenchmark::microbenchmark()
Unit: seconds
                                                       expr      min       lq     mean   median       uq      max neval
         todo[, frank(val, ties.method = "first"), by = id] 599.8309 599.8309 599.8309 599.8309 599.8309 599.8309     1
 todo[, rank(unclass(val), ties.method = "first"), by = id] 111.4396 111.4396 111.4396 111.4396 111.4396 111.4396     1