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- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
这是我的数据框的样子:
df <- read.table(text='
Name ActivityType ActivityDate LastSaleDate NextSaleDate
John Email 1/1/2014 NA 2/1/2014
John Sale 2/1/2014 NA 3/1/2014
John Sale 3/1/2014 2/1/2014 NA
John Seminar 4/1/2014 3/1/2014 NA
John Webinar 5/1/2014 3/1/2014 NA
Tom Email 1/1/2014 NA 2/1/2015
Tom Sale 2/1/2015 NA 3/1/2015
Tom Sale 3/1/2015 2/1/2015 NA
Tom Seminar 4/1/2015 3/1/2015 NA
Tom Webinar 5/1/2015 3/1/2015 NA
', header=T)
我正在尝试通过 data.table 导出最右边的两列。我正在查看 ActivityType=Sale 的位置,并查找该销售事件类型的上一个和下一个对应事件日期。相关的 dplyr 解决方案是
library(dplyr)
require(zoo)
df %>%
group_by(Name) %>%
mutate(LastSaleDate=na.locf(lag(ifelse(ActivityType=="Sale",ActivityDate,NA)),na.rm=FALSE))
非常感谢您的帮助。
最佳答案
我将使用library(data.table)
。首先,让我们删除最右边的两列并转换 ActivityDate
至Date
类。
dt <- as.data.table(read.table(text='
Name ActivityType ActivityDate LastSaleDate NextSaleDate
John Email 1/1/2014 NA 2/1/2014
John Sale 2/1/2014 NA 3/1/2014
John Sale 3/1/2014 2/1/2014 NA
John Seminar 4/1/2014 3/1/2014 NA
John Webinar 5/1/2014 3/1/2014 NA
Tom Email 1/1/2014 NA 2/1/2015
Tom Sale 2/1/2015 NA 3/1/2015
Tom Sale 3/1/2015 2/1/2015 NA
Tom Seminar 4/1/2015 3/1/2015 NA
Tom Webinar 5/1/2015 3/1/2015 NA
', header=T))
dt[, c('ActivityDate', 'LastSaleDate', 'NextSaleDate') := list(as.Date(ActivityDate, format = '%d/%m/%Y'), NULL, NULL)]
接下来合并销售数据的数据,以获得所有可能的组合并计算任何事件和销售事件之间的天数差异:
setkeyv(dt, 'Name')
dt2 <- dt[dt[ActivityType == 'Sale'], allow.cartesian = TRUE]
dt2[, DateDiff := as.numeric(ActivityDate - i.ActivityDate)]
获取:
Name ActivityType ActivityDate i.ActivityType i.ActivityDate DateDiff
1: John Email 2014-01-01 Sale 2014-01-02 -1
2: John Sale 2014-01-02 Sale 2014-01-02 0
3: John Sale 2014-01-03 Sale 2014-01-02 1
4: John Seminar 2014-01-04 Sale 2014-01-02 2
5: John Webinar 2014-01-05 Sale 2014-01-02 3
6: John Email 2014-01-01 Sale 2014-01-03 -2
7: John Sale 2014-01-02 Sale 2014-01-03 -1
8: John Sale 2014-01-03 Sale 2014-01-03 0
9: John Seminar 2014-01-04 Sale 2014-01-03 1
10: John Webinar 2014-01-05 Sale 2014-01-03 2
11: Tom Email 2014-01-01 Sale 2015-01-02 -366
12: Tom Sale 2015-01-02 Sale 2015-01-02 0
13: Tom Sale 2015-01-03 Sale 2015-01-02 1
14: Tom Seminar 2015-01-04 Sale 2015-01-02 2
15: Tom Webinar 2015-01-05 Sale 2015-01-02 3
16: Tom Email 2014-01-01 Sale 2015-01-03 -367
17: Tom Sale 2015-01-02 Sale 2015-01-03 -1
18: Tom Sale 2015-01-03 Sale 2015-01-03 0
19: Tom Seminar 2015-01-04 Sale 2015-01-03 1
20: Tom Webinar 2015-01-05 Sale 2015-01-03 2
现在当你排序dt2 <- dt2[order(Name, ActivityDate, DateDiff)]
时您可以通过以下方式获取最后一个和下一个销售日期:
dt2[, list(ActivityType = ActivityType[1],
LastSaleDate = head(i.ActivityDate[DateDiff > 0], 1),
NextSaleDate = tail(i.ActivityDate[DateDiff < 0], 1)),
by = list(Name, ActivityDate)]
关于r - 通过 data.table 按名称分组的上次销售日期和下次销售日期,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33815773/
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