Пакеты для сезонной корректировки типа "seas" вполне справятся

Спасибо)

На sql работает в один запрос с оконной функцией ;-). Наверное можно посчитать сумму нарастающим итогом и потом делать сдвиг в цикле.
Тут проблема может возникнуть только в переполнении.. при большом обьем и больших числах

Можете эту статью почитать

спасибо)

я с трудом пресдтавляю, как это сделать оконной функцией
потому что
а) надо остановить кумуляту до достижения порогового значения, и со следующего значения запустить заново
б) могут попадаться значения, которые больше порогового, их надо считать как отдельная группу, то есть останавливать кумуляту до них, и запускать со следующей за ними строки

решить с помощью непольного частного и остатков от деления я так и не смог :(
так что, видимо, это будет цикл

> б) могут попадаться значения, которые больше порогового, их надо считать как отдельная группу, то есть останавливать кумуляту до них, и запускать со следующей за ними строки

Их можно просто исключить при расчётах и добавить потом обратно.

нельзя
тогда следующее за ним значение может попасть в группу кумуляты до него типа 2.31, 7.9, 0.1
на 2.31 кумулята все еще меньше 5, если добавить 7.9- больше, то есть, надо тормозить. но если7.9 исключить, то 2.31 + 0.1 все еще будут меньше 5
то есть, структура может оказаться не той, что ожидается

В моей голове мелькают мысли о функциональщине: думаю Reduce, c вектором-результатом и функцией, кторая будет считать сумму в последний элемент, или добавлять элемент при превышении порога

но, с учетом того как медленно работает добавление в вектор, то способ хоть и изящный, на мой взгляд, но попахивает тормозами

Доброго дня! Кто нибудь сталкивался с данной библиотекой https://github.com/Kohze/fireData

Для получения данных из firebase analitics

Коллеги,посоветуйте,пожалуйста! Есть большой объект list, размером около 2 гб котором несколько дата фреймов. Мне нужно в каждом из этих датафреймов искать строки,совпадающие с выражением,р выводить эти строки для каждого дата фрейма, который есть в списке

grep()

ваще не справляется с задачей. Зависает намертво.
Посоветуйте что нибудь, пожалуйста.

еще вариант:
dt <- data.table(x = c(7,2,9,10,15,3,2,12, 2,1,8))
threshold = 10

gr_starts <- dt[, which(x=purrr::accumulate(x, ~ ifelse(.x+.y>=threshold, .y, .x+.y)))]
dt[,gr:=c(inverse.rle(list(lengths = diff(gr_starts), values = seq(2:length(gr_starts)))), length(gr_starts))]
правда я не уверен, что внутри у accumulate не тот же цикл

Также могу посоветовать лекции
https://youtu.be/ANMuuq502rE

Спасибо)

grep()

2гб - это не так чтобы много
да и grep вполне быстрая функция
наверное, что-то вы не так делаете в плане кода

без примера непонятно, в общем. я бы решал именно грепом, судя по первому описанию

grep()

Если таблицы одинаковые по структуре, слей в одну таблицу и грепай сколько влезет (только лучше с fixed).

grep()

может комп не комп а калькулятор?