我想对数据表进行回顾操作。我更喜欢使用单个数据表,但无法弄清楚如何正确别名。我想我需要一种方法来明确地将'join'的每一侧的Date列别名。
相反,我复制了数据表,并在其中一个数据表中更改了键列的名称以允许回顾。
这就是我所拥有的
library(data.table)
DT <- data.table(
Date = as.Date(c("2013-5-4", "2013-5-9", "2013-5-16", "2013-5-19","2013-5-23", "2013-5-26", "2013-5-29", "2013-6-2","2013-6-10")),
V1 = c(1,1,1,3,4,9, 2, 3, 1)
)
这是复制数据表的代码,更改一个关键列名称并执行回顾计算
DT2<-data.table(DT) # copy the whole table
setnames(DT2,c("DDate",unlist(names(DT2)[2:length(names(DT2))]))) # changes the column name for date
# add a column in DT by looking up values in DT2
DT[, lookbackmean:=mean(DT2[DT2$DDate < .SD[,Date],V1]),by=Date][, lookback:= paste0(DT2[DT2$DDate < .SD[,Date], V1],collapse=","),by=Date]
这是输出。注意:我创建了一个名为lookback的列,显示了每个日期的平均值所考虑的值。
Date V1 lookbackmean lookback
1: 2013-05-04 1 NaN
2: 2013-05-09 1 1.000000 1
3: 2013-05-16 1 1.000000 1,1
4: 2013-05-19 3 1.000000 1,1,1
5: 2013-05-23 4 1.500000 1,1,1,3
6: 2013-05-26 9 2.000000 1,1,1,3,4
7: 2013-05-29 2 3.166667 1,1,1,3,4,9
8: 2013-06-02 3 3.000000 1,1,1,3,4,9,2
9: 2013-06-10 1 3.000000 1,1,1,3,4,9,2,3
我在没有创建数据表副本的情况下遇到的问题是
将数据表连接回自身,但不计算值。我认为问题在于它无法区分连接中的数据列。
DT[, lookbackmean:=mean(DT[DT$DDate < .SD[,Date],V1]),by=Date]
[, lookback:= paste0(DT[DT$DDate < .SD[,Date], V1],collapse=","),by=Date]
Date V1 lookbackmean lookback
1: 2013-05-04 1 NaN
2: 2013-05-09 1 NaN
3: 2013-05-16 1 NaN
4: 2013-05-19 3 NaN
5: 2013-05-23 4 NaN
6: 2013-05-26 9 NaN
7: 2013-05-29 2 NaN
8: 2013-06-02 3 NaN
9: 2013-06-10 1 NaN
答案 0 :(得分:1)
我想我现在质疑你想要的结果:
> DT[, lookbackmean:= head(c(NA,cumsum(V1)/(1:.N)),-1) ]
> DT
Date V1 lookbackmean
1: 2013-05-04 1 NA
2: 2013-05-09 1 1.000000
3: 2013-05-16 1 1.000000
4: 2013-05-19 3 1.000000
5: 2013-05-23 4 1.500000
6: 2013-05-26 9 2.000000
7: 2013-05-29 2 3.166667
8: 2013-06-02 3 3.000000
9: 2013-06-10 1 3.000000
我想你可能不是真的想要累积均值,在这种情况下你应该看一下使用索引编写数据的许多SO问题。