小编pau*_*eba的帖子

样本数据:

Usage = data.table(
  feature = 'M11', 
  startDate = structure(rep(17130, 17155, c(4, 3)), class = "Date"), 
  cc = 'X6', vendor = 'Z1'
)
Limits = data.table(
  vendorId = 'Z1',
  featureId = 'M11', 
  costcenter ='X6', oldLimit = 1:6, 
  date = structure(17044 + c(91, 61, 30, 0, 105, 75), class = "Date")
)

我试图添加一列limit到Usage data.table通过查看Limits data.table.这是找出究竟是什么的限制feature,costCenter,vendor在其相应的使用时间组合.

但是当我尝试使用下面的代码进行滚动连接时,我得到了奇怪的结果.NA我的数据很多,所以我们创建了如上所示的样本数据.下面是我的滚动加入代码.

Usage[Limits, limitAtStartDate:= i.oldLimit,   
      on = c(cc="costcenter", feature="featureId",
             vendor="vendorId", startDate="date" ), 
      roll=TRUE, …

我正在尝试在 pm2 中启动一个包含 2 个集群的 next.js 应用程序。所以将命令映射yarn start到pm2 start yarn -i 2 --name "frontend" -- start

应用程序启动，然后在一秒钟内崩溃。

[PM2] Starting /usr/bin/yarn in cluster_mode (2 instances)\n[PM2] Done.\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 id  \xe2\x94\x82 name        \xe2\x94\x82 namespace   \xe2\x94\x82 version \xe2\x94\x82 mode    \xe2\x94\x82 pid      \xe2\x94\x82 uptime \xe2\x94\x82 \xe2\x86\xba    \xe2\x94\x82 status    \xe2\x94\x82 cpu      \xe2\x94\x82 mem      \xe2\x94\x82 user     \xe2\x94\x82 watching \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x9c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xbc\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xa4\n\xe2\x94\x82 0   \xe2\x94\x82 frontend    \xe2\x94\x82 default     \xe2\x94\x82 N/A     \xe2\x94\x82 cluster \xe2\x94\x82 14901    \xe2\x94\x82 0s     \xe2\x94\x82 0    \xe2\x94\x82 online    \xe2\x94\x82 0%       \xe2\x94\x82 33.8mb   \xe2\x94\x82 user  \xe2\x94\x82 …

我有这样的数据表

dt <- data.table(date=c('d1','d2','d3','d1','d2','d3'),v1=c('a','a','b','a','b','b'),v2=c(2,2,4,2,4,4))
   date v1 v2
1:   d1  a  2
2:   d2  a  2 <-need to remove this 
3:   d3  b  4 
4:   d1  a  2
5:   d2  b  4 <-need to remove this 
6:   d3  b  4

我的实际数据包含1600万行和5列构成独特条件,以及一个日期列.我想删除具有相同公共值(在v1,v2中)的重复项,但仅限于它们的日期(日期)不同时.

样本输出

   date v1 v2
1:   d1  a  2
2:   d3  b  4
3:   d1  a  2
4:   d3  b  4

我尝试了"重复"功能但无法找到正确的方法来删除重复项.感谢任何帮助.