Displaying 4 results from an estimated 4 matches for "dif_days".
Did you mean:
diff_days
2024 Oct 07
1
Optimizar bucle for
Prueba así:
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dif_days <- 180 # Cambiado 6 meses
df <- data.frame(
id = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 3),
dates = as.Date(c("2023-01-01", "2023-05-15", "2023-12-01", "2023-01-01",
"2023-04-01", "2023-12-01", "2023-03-15", "2023-01-01&qu...
2024 Oct 07
1
Optimizar bucle for
...y y me cuesta interpretar el código. Estoy en ello.
Realmente es mucho, pero mucho, más rápido.
El problema es que si lo aplico a la tabla dde pruebas:
id dates
1 1 2023-01-01
2 1 2023-05-15
3 1 2023-12-01
4 2 2023-01-01
5 2 2023-04-01
6 2 2023-12-01
7 1 2023-03-15
8 3 2023-01-01
dif_days <- 180 # Cambiado 6 meses
df <- data.frame(
id = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 3),
dates = as.Date(c("2023-01-01", "2023-05-15", "2023-12-01", "2023-01-01", "2023-04-01", "2023-12-01", "2023-03-15", "2023-01-01"))
)...
2024 Oct 07
1
Optimizar bucle for
Hola, ¿qué tal?
Modifica esto:
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library(plyr)
n_reg <- 332505
n_ids <- 63738
dif_days <- 90
df <- data.frame(
id = sample(n_ids, n_reg, replace = T),
dates = sample(1000, n_reg, replace = T)
)
# important!
df <- df[order(df$id, df$date),]
n_borrar <- 1
while (n_borrar > 0) {
df <- ddply(df, .(id), transform, delta = c(1000, diff(dates)))
# find the firs...
2024 Oct 07
1
Optimizar bucle for
Hola a todos:
Tengo un bucle que tarda horas y me gustaría optimizarlo. Me explico. Simplificando, tengo una tabla con 332.505 registros de 63.738 individuos. Cada registro es una medida realiza de unos
días a unos meses o años después de la anterior. Lo que quiero es borrar aquellos registros que entre él y el anterior hayan transcurrido menos
de 6 meses, de manera que me quede una tabla con