R GROUP DATA.TABLEの値を調整した状態を選択します

StackOverflow https://stackoverflow.com//questions/11668367

  •  12-12-2019
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質問

こんにちはデータテーブルの値で条件付きの値のグループを選択したい。

具体的には、E== 1 のすべての正の値に対して日付とIDでグループ化されたすべての列を選択します。 

   id   date     e       logret 
   7 2011-07-29  1   -0.0272275211      
   7 2011-07-29  2    0.0034229025      
   7 2011-07-29  3    0.0042622177      
   8 2011-07-29  1    0.0035662770      
   8 2011-07-29  2   -0.0015268474 
   8 2011-07-29  3    0.0013333333
   7 2011-07-30  1    0.0044444444      
   7 2011-07-30  2   -0.0001111111 
   7 2011-07-30  3    0.0013333333
.

ここでは、e== 1のLOGRETのLOGRETが> 0であるため、ID 7のすべての要素がすべての要素であるため、ID 8と日付2011-07-29のすべての要素、および日付2011-07-30のすべての要素が選択されます。2011-07-29では、最初のLogret（e== 1）が<0 なので無視されます。

ANS： 

   8 2011-07-29  1    0.0035662770      
   8 2011-07-29  2   -0.0015268474 
   8 2011-07-29  3    0.0013333333
   7 2011-07-30  1    0.0044444444      
   7 2011-07-30  2   -0.0001111111 
   7 2011-07-30  3    0.0013333333
.

SQLでは、これを達成するためにある種の副選択を使用したいと思います。 

1) Select the id and date where e=1 and logret > 0
2) Select * join on results of subselect
.

データ.tableもこれを行うことができますが、それをデータで表現するのはそれを見つけることがわかります。具体的には、ステップ1を複製できますが、ステップ2の結合部分を実行できません。 

pos <- DT[e==1][logret > 0]
.

しかしPOS値に参加できない

役に立ちましたか？

解決 2

私はそれをラウンドで解決しました： 

pos <- DT[e==1][logret > 0, list(id,date)]
ans <- DT[J(pos$id,pos$date)];
.

は、データでそれをするためにそれをするためにもう少し洗練された1行の方法を聞くことに興味があります。

Matthewから編集：

key(DT)が既に(id,date)の場合、1つのライナーは次のようになります。 

DT[DT[e==1 & logret>0, list(id,date)]]
.

そしてそれはより速くなるべきです。idとdateに頼ることができれば、DTの最初の2列である場合は、次のように短縮できます。 

DT[DT[e==1 & logret>0]]
.

他のヒント

それはきれいではなく、data.tableにはありませんが、これはうまくいくようです。 

# Recreate your data
df = read.table(header=TRUE, text="id   date    e       logret 
    7 2011-07-29 1   -0.0272275211      
    7 2011-07-29 2    0.0034229025      
    7 2011-07-29 2    0.0042622177      
    8 2011-07-29 1    0.0035662770      
    8 2011-07-29 2   -0.0015268474 
    8 2011-07-29 3    0.0013333333")
df[which(df$id != df$id[which(df$e == 1 & df$logret < 0)]),]
#   id       date e       logret
# 4  8 2011-07-29 1  0.003566277
# 5  8 2011-07-29 2 -0.001526847
# 6  8 2011-07-29 3  0.001333333
#
## Or the equivalent in "positive" terms
#
# df[which(df$id == df$id[which(df$e == 1 & df$logret > 0)]),]
.

コメントと新規サンプルデータに基づく更新

私の頭の上からすぐ（私は の経験を持っていませんでした。これが可能な解決策です： 

temp = split(df, df$date)
lapply(temp, 
       function(x) 
         x[which(x$id == x$id[which(x$e == 1 & x$logret > 0)]),])
# $`2011-07-29`
#   id       date e       logret
# 4  8 2011-07-29 1  0.003566277
# 5  8 2011-07-29 2 -0.001526847
# 6  8 2011-07-29 3  0.001333333
# 
# $`2011-07-30`
#   id       date e        logret
# 7  7 2011-07-30 1  0.0044444444
# 8  7 2011-07-30 2 -0.0001111111
# 9  7 2011-07-30 3  0.0013333333
.

更新2

data.table：を試す価値がある 

merge(df, df[which(df$e == 1 & df$logret > 0), c(1, 2)])
#   id       date e        logret
# 1  7 2011-07-30 1  0.0044444444
# 2  7 2011-07-30 2 -0.0001111111
# 3  7 2011-07-30 3  0.0013333333
# 4  8 2011-07-29 1  0.0035662770
# 5  8 2011-07-29 2 -0.0015268474
# 6  8 2011-07-29 3  0.0013333333
.

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