Question

我对data.table完全不熟悉，所以请耐心等待。在以下示例中，我想在我的数据集中创建两个新列：每个客户ID在两个不同时间段内的总购买价格。到目前为止，我有这个工作。

但是，在尝试对数据进行子集时，我遇到了困难。我想对数据进行分组，以便每行代表一个唯一的客户ID以及最终购买价格，最终购买日期，期间1购买价格总计以及它们的期间2购买价格总计。

我认为data.table可能会复制与每个客户对应的所有行的计算总计。但是，它仅复制与表 i 索引中指定的句点间隔对应的行中的总计。由于它不会为每个客户的所有行复制这些总计，因此我的最终dplyr块不起作用。

在第二个和第三个代码块中，我将给出最终dplyr代码的输出，然后是我想要实现的输出。

library(lubridate)
library(data.table)
library(dplyr)

data <- data.frame(custid = c(rep(1, 4), rep(2, 4), rep(1, 4), rep(2, 4)),
                   purchase.price = seq(1, 32, by=2),
                   date = seq.Date(from=as.Date("2015-01-01"), to=as.Date("2015-01-16"), by="days"))

period_intervals <- list(period_one = interval(as.Date("2015-01-01"), as.Date("2015-01-09")),
                         period_two = interval(as.Date("2015-01-10"), as.Date("2015-01-16")))

data <- as.data.table(data)
data <- data[order(date)]
setkey(data, custid)

data <- data[date %within% period_intervals[[1]], 
             period.1.price.total := sum(purchase.price), 
             by = custid]

data <- data[date %within% period_intervals[[2]], 
             period.2.price.total := sum(purchase.price), 
             by = custid]

data_sub <- data %>%
  group_by(custid) %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  filter(row_number() == 1)

目前的结果：

  custid purchase.price      date       period.1.price.total period.2.price.total
   <dbl>     <dbl>          <date>              <dbl>              <dbl>
     1         31         2015-01-16              NA                112
     2         23         2015-01-12              NA                 63

最后，我的目标是：

 custid purchase.price      date       period.1.price.total period.2.price.total
   <dbl>     <dbl>          <date>              <dbl>              <dbl>
     1         31         2015-01-16              33                112
     2         23         2015-01-12              48                 63

Answer 1

我们可以通过使用索引

对purchase.price进行子集化来实现

data[, .(period.1.total.sum = sum(purchase.price[date %within% 
                     period_intervals[[1]]])),by = custid]

要同时创建列，我们可以使用Map

nm1 <- c('period.1. total.sum', 'period.2.total.sum')
data[,  (nm1) := Map(function(x,y) sum(purchase.price[x %within% y]), 
                   list(date), period_intervals), by = custid] 
data[order(custid, -date)][,.SD[1:.N==1] , custid]
#   custid purchase.price       date period.1. total.sum period.2.total.sum
#1:      1             23 2015-01-12                  33                 63
#2:      2             31 2015-01-16                  48                112

注意：＆＃39;总计＆＃39; OP创建代码未在OP的帖子中显示。

Data.table：创建新变量，按日期周期进行子集化，按第二个变量分组，x，并按每个x的最终日期汇总结果

1 个答案: