Question

我可以访问包含以下内容的数据框：

customer_id：50K客户
日期：200个日期（从1到200）
nb_visit_life_to_date：客户（今天或过去）完成的生活访问次数。

我需要为每一行计算此日期已知的不活动时间段，即从上次访问到当前行日期的天数。

上次访问的日期可以通过计算具有相同值的先前行数来从nb_visit_life_to_date中推断出来。

例如，如果我有3行关于具有相同生活日期访问次数的同一用户，那么我应该为此第3行恢复2天的非活动期。

真实数据示例：

input <- data.frame(
  user = c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2),
  date = c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5),
  nb_visit_life_to_date = c(1,1,1,2,3,1,2,2,2,2)
)

output <- data.frame(
  input,
  inactivity_period_from_previous_visit = c(0,1,2,0,0,0,0,1,2,3)
)

理想情况下，我想使用dplyr语法，但我当然愿意接受所有解决方案。

Answer 1

这是一个简单的rle（运行长度编码）任务：

sequence(rle(input$nb_visit_life_to_date)$lengths) - 1
#  [1] 0 1 2 0 0 0 0 1 2 3

R：计算具有相同值

1 个答案: