使用data.table中的先前观察创建新近度变量

Question

我愿意创建一个名为新近度的新变量 - 最近客户的交易 - 这对RFM分析很有用。定义如下：我们每周观察每个客户的交易日志，并分配名为＆＃34; trans＆＃34;如果客户进行了交易。如果她在该周进行交易，则新近度变量将等于周数，否则新近度将等于先前的新近度值。为了更清楚，我还为您创建了一个演示数据表。

demo<-data.table( cust=rep(c(1:3), 3))
demo[,week:=seq(1,3,1),by=cust]
demo[, trans:=c(1,1,1,0,1,0,1,1,0)]
demo[, rec:=c(1,1,1, 1,2,1,3,3,1)]

我需要计算＆＃34; rec＆＃34;我在demo data.table中手动输入的变量。还请考虑一下，我可以用循环来处理它，这需要花费很多时间。因此，如果您使用data.table方式帮助我，我将不胜感激。提前致谢。

Answer 1

这适用于示例：

demo[, v := cummax(week*trans), by=cust]

   cust week trans rec v
1:    1    1     1   1 1
2:    2    1     1   1 1
3:    3    1     1   1 1
4:    1    2     0   1 1
5:    2    2     1   2 2
6:    3    2     0   1 1
7:    1    3     1   3 3
8:    2    3     1   3 3
9:    3    3     0   1 1

  

我们每周观察每个客户的交易日志并分配名为＆＃34; trans＆＃34;的虚拟变量。如果客户进行了交易。如果她在该周进行交易，则新近度变量将等于周数，否则新近度将等于之前的新近度值。

这意味着获取累积的最大周数，忽略没有交易的周数。由于周是正数，我们可以将无交易周视为零。