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我在 R 中有两个数据框。
发布数据框
Date Product
2011-01-13 A
2011-02-15 A
2011-01-14 B
2011-02-15 B
案例数据数据框
Date Product Numberofcases
2011-01-13 A 50
2011-01-12 A 20
2011-01-11 A 100
2011-01-10 A 120
2011-01-09 A 150
2011-01-08 A 180
2011-01-07 A 200
2011-01-06 A 220
2011-01-23 A 500
2011-01-31 A 450
2011-02-08 A 50
2011-02-09 A 1000
2011-02-10 A 1200
2011-02-11 A 1500
2011-02-12 A 1800
2011-02-13 A 2000
2011-02-14 A 2200
2011-02-15 A 5000
2011-01-31 A 4500
:::
:::
2011-01-15 B 1000
我的要求是对于每个产品发布日期(来自发布数据框),我应该在发布日期前一周(在 casedata 数据框中)获得相应的总和(案例数)。即,对于产品A和发布日期2011-01-13,它应该是前一周(从2011-01-06到2011-01-13)的所有案例的总和,即,(50+20+100+ 120+150+180+200+220)
Releasedate Product Numberofcasesoneweekpriorrelease
2011-01-13 A 1040
2011-02-15 A 19250
2011-01-14 B ...
2011-02-15 B ...
我尝试过的:
beforerelease <- sqldf("select product,release.date_release,sum(numberofcasescreated) as numberofcasesbeforerelease from release left join casedata using (product) where date_case>=weekbeforerelease and date_case<=date_release group by product,date_release")
finaldf <- merge(beforerelease,afterelease,by=c("monthyear","product"))
我很震惊,但它并没有给我预期的结果。有人可以帮我吗?
最佳答案
使用 current development version 中最近实现的 non-equi
连接功能data.table, v1.9.7
,这可以简单地完成(假设所有 Date 列都属于 Date
类):
require(data.table)
setDT(release)[, Date2 := Date-7L]
setDT(casedata)[release, on = .(Product, Date >= Date2, Date <= Date),
.(count = sum(Numberofcases)), by = .EACHI]
# Product Date Date count
# 1: A 2011-01-06 2011-01-13 1040
# 2: A 2011-02-08 2011-02-15 14750
# 3: B 2011-01-07 2011-01-14 NA
# 4: B 2011-02-08 2011-02-15 NA
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