postgresql - 在面板数据上按组、时间和日期创建条件变量-6ren

postgresql - 在面板数据上按组、时间和日期创建条件变量

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-29 14:36:33

我正在尝试分析调用概率与车辆距离之间的联系。

示例数据集 (here csv) 如下所示:

id  day         time    called  d   
1   2009-06-24  1700    0       1037.6  
1   2009-06-24  1710    1       1191.9   
1   2009-06-24  1720    0       165.5

真实数据集有 1000 万行。在(此处)10 分钟的不同时间窗口中，有 id 表示调用或未调用的位置。我想首先删除所有具有相同 ID 的行，这些行在整个期间的任何日期都不会在此时调用。然后我剩下的行代表 id 在给定时间的分析过程中的某一天调用的。

我想创建一个变量，它在调用行的值是 0 并且前一天(或小时、周、月，等等，但这里是一天)同时它等于 -1 和 +1 之后的第二天等。后来我会将该变量与 called 和 distance 一起用作输入> 用于不同地点的分析和比较

我已经寻找其他已回答的问题，但没有找到合适的问题。因此，我们将不胜感激。我正在使用 Stata 13，但也欢迎使用 Postgres 9.3 或 R 解决此问题。

我需要为多个数据集多次重复此过程，因此理想情况下我希望尽可能实现自动化。

更新:

Here is期望结果的示例:

id  day         time    called  d  newvar   newvar2
1   2009-06-24  1700    0   1037.6  null    
1   2009-06-24  1710    1   1191.9  0        -2
1   2009-06-24  1720    0   165.5   -1  
1   2009-06-25  1700    0   526.7   null    
1   2009-06-25  1710    0   342.5   1        -1
1   2009-06-25  1720    1   416.1   0   
1   2009-06-26  1700    0   428.3   null    
1   2009-06-26  1710    1   240.7   2        0
1   2009-06-26  1720    0   228.7   1   
1   2009-06-27  1700    0   282.5   null    
1   2009-06-27  1710    0   182.1   3        1
1   2009-06-27  1720    0   195.5   2   
2   2009-06-24  1700    0   198.0   -1  
2   2009-06-24  1710    0   157.4   null    
2   2009-06-24  1720    0   234.9   null    
2   2009-06-25  1700    1   247.0   0

我添加了 newvar2 因为某些位置可能会在给定的时间窗口调用多次

最佳答案

在寻找 Stata 解决方案时，最好提供使用 dataex(来自 SSC)的数据示例。

在数据按 id 和 time 排序(并进一步按 day 排序)之前，问题很难形象化。我没有将 day 变量转换为 Stata 数字日期，因为按照构造，字符串排序顺序与自然日期顺序匹配。

对于一组 id time 中的每个调用，您似乎想要相对于调用日期的日期偏移量。这可以通过生成一个顺序变量来跟踪每个 id time 组中当前观察的索引，然后减去进行调用的观察的索引来完成。

由于每个时隙可以有多个调用，因此您必须遍历数据中任何给定时隙中的最大调用数。

与您的解决方案相比，此解决方案生成的结果有一处不同:您似乎忽略了 1710 上 2009-06-27 上的 id 调用== 2。

在下面的示例中，原始数据按 id time day 排序，以便读者更好地了解正在发生的事情。

* Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
clear
input byte id str10 day int time byte called float distance str4 newvar byte newvar2
1 "2009-06-24" 1700 0 1037.6 "null"  .
1 "2009-06-25" 1700 0  526.7 "null"  .
1 "2009-06-26" 1700 0  428.3 "null"  .
1 "2009-06-27" 1700 0  282.5 "null"  .
1 "2009-06-24" 1710 1 1191.9 "0"    -2
1 "2009-06-25" 1710 0  342.5 "1"    -1
1 "2009-06-26" 1710 1  240.7 "2"     0
1 "2009-06-27" 1710 0  182.1 "3"     1
1 "2009-06-24" 1720 0  165.5 "-1"    .
1 "2009-06-25" 1720 1  416.1 "0"     .
1 "2009-06-26" 1720 0  228.7 "1"     .
1 "2009-06-27" 1720 0  195.5 "2"     .
2 "2009-06-24" 1700 0    198 "-1"    .
2 "2009-06-25" 1700 1    247 "0"     .
2 "2009-06-26" 1700 0  188.7 "1"     .
2 "2009-06-27" 1700 0  203.5 "2"     .
2 "2009-06-24" 1710 0  157.4 "null"  .
2 "2009-06-25" 1710 0  221.3 "null"  .
2 "2009-06-26" 1710 0  283.8 "null"  .
2 "2009-06-27" 1710 1   91.7 "null"  .
2 "2009-06-24" 1720 0  234.9 "null"  .
2 "2009-06-25" 1720 0  249.6 "null"  .
2 "2009-06-26" 1720 0  279.7 "null"  .
2 "2009-06-27" 1720 0  198.2 "null"  .
3 "2009-06-24" 1700 0  156.1 "-1"    .
3 "2009-06-25" 1700 1   19.9 "0"     .
3 "2009-06-26" 1700 0  195.2 "1"     .
3 "2009-06-27" 1700 0  306.2 "2"     .
3 "2009-06-24" 1710 0  150.1 "null"  .
3 "2009-06-25" 1710 0  163.7 "null"  .
3 "2009-06-26" 1710 0  288.2 "null"  .
3 "2009-06-27" 1710 0  311.7 "null"  .
3 "2009-06-24" 1720 0  135.1 "-2"    .
3 "2009-06-25" 1720 0    186 "-1"    .
3 "2009-06-26" 1720 1  297.2 "0"     .
3 "2009-06-27" 1720 0  375.9 "1"     .
end

* order observations by date within a id time group
sort id time day
by id time: gen order = _n

* number of calls at any given time
by id time: gen call = sum(called)

* repeat enough to cover the max number of calls per time
sum call, meanonly
local n = r(max)
forvalues i = 1/`n' {
    // the index of the called observation in the id time group
    by id time: gen index = order if called & call == `i'

    // replicate the index for all observations in the id time group
    by id time: egen gindex = total(index)

    // the relative position of each obs in groups with a call
    gen wanted`i' = order - gindex if gindex > 0

    drop index gindex
}

list, sepby(id time) noobs compress

结果

. list, sepby(id time) noobs compress

  +----------------------------------------------------------------------------------------+
  | id          day   time   cal~d   dist~e   new~r   new~2   order   call   wan~1   wan~2 |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  1   2009-06-24   1700       0   1037.6    null       .       1      0       .       . |
  |  1   2009-06-25   1700       0    526.7    null       .       2      0       .       . |
  |  1   2009-06-26   1700       0    428.3    null       .       3      0       .       . |
  |  1   2009-06-27   1700       0    282.5    null       .       4      0       .       . |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  1   2009-06-24   1710       1   1191.9       0      -2       1      1       0      -2 |
  |  1   2009-06-25   1710       0    342.5       1      -1       2      1       1      -1 |
  |  1   2009-06-26   1710       1    240.7       2       0       3      2       2       0 |
  |  1   2009-06-27   1710       0    182.1       3       1       4      2       3       1 |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  1   2009-06-24   1720       0    165.5      -1       .       1      0      -1       . |
  |  1   2009-06-25   1720       1    416.1       0       .       2      1       0       . |
  |  1   2009-06-26   1720       0    228.7       1       .       3      1       1       . |
  |  1   2009-06-27   1720       0    195.5       2       .       4      1       2       . |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  2   2009-06-24   1700       0      198      -1       .       1      0      -1       . |
  |  2   2009-06-25   1700       1      247       0       .       2      1       0       . |
  |  2   2009-06-26   1700       0    188.7       1       .       3      1       1       . |
  |  2   2009-06-27   1700       0    203.5       2       .       4      1       2       . |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  2   2009-06-24   1710       0    157.4    null       .       1      0      -3       . |
  |  2   2009-06-25   1710       0    221.3    null       .       2      0      -2       . |
  |  2   2009-06-26   1710       0    283.8    null       .       3      0      -1       . |
  |  2   2009-06-27   1710       1     91.7    null       .       4      1       0       . |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  2   2009-06-24   1720       0    234.9    null       .       1      0       .       . |
  |  2   2009-06-25   1720       0    249.6    null       .       2      0       .       . |
  |  2   2009-06-26   1720       0    279.7    null       .       3      0       .       . |
  |  2   2009-06-27   1720       0    198.2    null       .       4      0       .       . |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  3   2009-06-24   1700       0    156.1      -1       .       1      0      -1       . |
  |  3   2009-06-25   1700       1     19.9       0       .       2      1       0       . |
  |  3   2009-06-26   1700       0    195.2       1       .       3      1       1       . |
  |  3   2009-06-27   1700       0    306.2       2       .       4      1       2       . |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  3   2009-06-24   1710       0    150.1    null       .       1      0       .       . |
  |  3   2009-06-25   1710       0    163.7    null       .       2      0       .       . |
  |  3   2009-06-26   1710       0    288.2    null       .       3      0       .       . |
  |  3   2009-06-27   1710       0    311.7    null       .       4      0       .       . |
  |----------------------------------------------------------------------------------------|
  |  3   2009-06-24   1720       0    135.1      -2       .       1      0      -2       . |
  |  3   2009-06-25   1720       0      186      -1       .       2      0      -1       . |
  |  3   2009-06-26   1720       1    297.2       0       .       3      1       0       . |
  |  3   2009-06-27   1720       0    375.9       1       .       4      1       1       . |
  +----------------------------------------------------------------------------------------+

关于postgresql - 在面板数据上按组、时间和日期创建条件变量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43705646/

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