可以试试看tapply做 会比循环再快一点
我自己模拟了一笔13000左右的资料只比循环快1.86倍
我有试过把比过的跳掉，可是发现变更慢
还在想有没有什么方法更快
code：
data$Session = unlist(tapply(data$Time, data$ID, function(v){
output = rep(0, length(v))
i = 1
session_num = 1
repeat
{
loc = as.numeric(v - v[i], unit='hours') < 1 & output == 0
output[loc] = session_num
session_num = session_num + 1
i = i + sum(loc)
if(i > length(v))
break
}
output
}))
模拟资料：
set.seed(100)
n = 2100
data = data.frame(ID = rep(1:n, ceiling(runif(n) * 10) + 1))
nrow(data)
# 13812
data$Time = Reduce(c, tapply(rep(1, nrow(data)), data$ID, function(v){
start_time = strptime("2014-08-01 00:00:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
as.POSIXlt(sort(start_time + round(86400 * runif(length(v)))))
}))
循环：5.301304 secs
tapply: 2.846163 secs

感谢! 来试试可能有贴错, 砍了改了一些 code已修正可再请问tapply如何产生在一次loop 生二个 column?ex有个 col:Date 把同一个ID, session 都设为第一个

你时间转成POSIXct,不要用POSIXlt, 大概还可以降一半再把时间差改成difftime(v, v[i], unit='hours') < 1