search for: n_borrar

...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")) ) # important! df <- df[order(df$id, df$dates),] n_borrar <- 1 while (n_borrar > 0) { df <- ddply(df, .(id), transform, delta = c(1000, diff(dates))) # find the first register by id in less than dif_days df <- ddply(df, .(id), transform, borrar = cumsum(delta < dif_days)) df <- ddply(df, .(id), transform, borrar = cumsum(borrar)...

...y(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 first register by id in less than dif_days > df <- ddply(df, .(id), transform, borrar = cumsum(delta < dif_days)) > n_borrar <- sum(df$borrar =...

Hola, ¿qué tal? Modifica esto: ---- 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 first register by id in less than dif_days df <- ddply(df, .(id), transform, borrar = cumsum(delta < dif_days)) n_borrar <- sum(df$borrar == 1) print(n_borrar) df &l...

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