R dplyr: основанные на строке условия разделить / применить / объединить

Question

Это dplyr версия этот вопрос

У меня есть следующее data.table

initial.date <- as.POSIXct('2018-10-27 10:00:00',tz='GMT')
last.date <- as.POSIXct('2018-10-28 17:00:00',tz='GMT') 
    PriorityDateTime=seq.POSIXt(from=initial.date,to = last.date,by = '30 sec')
    TradePrice=seq(from=1, to=length(PriorityDateTime),by = 1)
    ndf<- data.frame(PriorityDateTime,TradePrice)
    ndf$InstrumentSymbol <- rep_len(x = c('asset1','asset2'),length.out = length(ndf$PriorityDateTime))
    ndf$id <- seq(1:length(x = ndf$InstrumentSymbol))
    ndf$datetime <- ymd_hms(ndf$PriorityDateTime)
    res <- ndf %>% data.table()

Выглядит так:

    > res
         PriorityDateTime TradePrice InstrumentSymbol   id            datetime
   1: 2018-10-27 10:00:00          1           asset1    1 2018-10-27 10:00:00
   2: 2018-10-27 10:00:30          2           asset2    2 2018-10-27 10:00:30
   3: 2018-10-27 10:01:00          3           asset1    3 2018-10-27 10:01:00
   4: 2018-10-27 10:01:30          4           asset2    4 2018-10-27 10:01:30
   5: 2018-10-27 10:02:00          5           asset1    5 2018-10-27 10:02:00

Используя dplyr, какой самый элегантный и быстрый способ:

1. Разделить: Для каждой строки определить другие строки, которые имеют datetime не более 60 секундв прошлом или будущем (разница во времени менее 60 секунд), и имеют те же InstrumentSymbol, что и у этой строки.
2. Применить: среди этих близких линий, какая из них ближе всего TradePrice к этой строке TradePrice[i]: получить index в исходном data.frame и TradePrice этой другой строки
3. Объединить: объединить результаты как новые столбцы в исходный data.table, например, как новые столбцы index.minpricewithin60и minpricewithin60

Пример результата:

> res
         PriorityDateTime TradePrice InstrumentSymbol   id            datetime minpricewithin60 index.minpricewithin60
   1: 2018-10-27 10:00:00          1           asset1    1 2018-10-27 10:00:00                2                      2
   2: 2018-10-27 10:00:30          2           asset2    2 2018-10-27 10:00:30                4                      4
   3: 2018-10-27 10:01:00          3           asset1    3 2018-10-27 10:01:00                1                      1
   4: 2018-10-27 10:01:30          4           asset2    4 2018-10-27 10:01:30                2                      2
   5: 2018-10-27 10:02:00          5           asset1    5 2018-10-27 10:02:00                3                      3

Мне кажется, мою проблему можно задать как "как исправить строку в dplyr аналогично apply(df,1, function(x) df$column-x["column"]) У меня есть потенциальные решения с использованием dplyr, но до сих пор все было довольно медленно.

Answer 1

Решение с использованием пакета dplyr и функции lapply:

result_df <- do.call(rbind, lapply(1:nrow(res), function(row_id) {

             temp <-   res %>% filter(InstrumentSymbol == res$InstrumentSymbol[row_id]) %>% 
                       mutate(time_diff = abs(difftime(res$datetime[row_id], datetime, units = "secs")),
                              diff_price = abs(TradePrice - res$TradePrice[row_id])) %>% 
                       filter(id != res$id[row_id], time_diff <= 60) %>% 
                       filter(diff_price == min(diff_price)) %>% select(TradePrice, id) %>% 
                       rename(minpricewithin60 = TradePrice, index.minpricewithin60 = id)

             if(nrow(temp) == 0) temp[1,] <- c(NA, NA)

             return(bind_cols(res %>% slice(rep(row_id, nrow(temp))), temp))
                                                                  }))

head(result_df)

     PriorityDateTime TradePrice InstrumentSymbol id            datetime minpricewithin60 index.minpricewithin60
1 2018-10-27 10:00:00          1           asset1  1 2018-10-27 10:00:00                3                      3
2 2018-10-27 10:00:30          2           asset2  2 2018-10-27 10:00:30                4                      4
3 2018-10-27 10:01:00          3           asset1  3 2018-10-27 10:01:00                1                      1
4 2018-10-27 10:01:00          3           asset1  3 2018-10-27 10:01:00                5                      5
5 2018-10-27 10:01:30          4           asset2  4 2018-10-27 10:01:30                2                      2
6 2018-10-27 10:01:30          4           asset2  4 2018-10-27 10:01:30                6                      6