相关疑难解决方法(0)

我正在使用SAS/SQL背景中的R,我正在尝试编写代码来获取两个表,比较它们,并提供差异列表.此代码将重复用于许多不同的表集,因此我需要避免硬编码.

我正在使用识别R中两个数据集之间的特定差异,但它并没有让我一路走来.

示例数据,使用LastName/FirstName(唯一)的组合作为键 -

Dataset One --

Last_Name  First_Name  Street_Address   ZIP     VisitCount
Doe        John        1234 Main St     12345   20
Doe        Jane        4321 Tower St    54321   10
Don        Bob         771  North Ave   23232   5
Smith      Mike        732 South Blvd.  77777   3        

Dataset Two --

Last_Name  First_Name  Street_Address   ZIP     VisitCount
Doe        John        1234 Main St     12345   20
Doe        Jane        4111 Tower St    32132   17
Donn       Bob         771  North Ave   11111   5

   Desired Output --

   LastName FirstName VarName         TableOne        TableTwo
   Doe …

我有以下数据集,我想从宽到长格式重塑:

Name     Code  CURRENCY   01/01/1980   02/01/1980   03/01/1980   04/01/1980
Abengoa  4256  USD        1.53         1.54         1.51         1.52      
Adidas   6783  USD        0.23         0.54         0.61         0.62      

这些数据包括1980年至2013年每天不同公司的股票价格.因此,我的广泛数据中有8,612列(和3,000行).现在,我使用以下命令将数据重新整形为长格式:

library(reshape)
data <- read.csv("data.csv")
data1 <- melt(data,id=c("Name","Code", "CURRENCY"),variable_name="Date")

但是,对于大约50MB的.csv文件,它已经需要大约两个小时.计算时间不应该由弱硬件驱动,因为我在具有16GB RAM的2.7 GHz Intel Core i7上运行.有没有其他更有效的方法来做到这一点？

非常感谢!