通过data.table non-equi join的相对窗口运行总和

Question

我有一个数据集 customerId、transactionDate、productId、purchaseQty 加载到 data.table 中。对于每一行，我想计算前 45 天的购买数量和平均值

        productId customerID transactionDate purchaseQty
 1:    870826    1186951      2016-03-28      162000
 2:    870826    1244216      2016-03-31        5000
 3:    870826    1244216      2016-04-08        6500
 4:    870826    1308671      2016-03-28      221367
 5:    870826    1308671      2016-03-29       83633
 6:    870826    1308671      2016-11-29       60500

我正在寻找这样的输出:

    productId customerID transactionDate purchaseQty    sumWindowPurchases
 1:    870826    1186951      2016-03-28      162000                162000
 2:    870826    1244216      2016-03-31        5000                  5000
 3:    870826    1244216      2016-04-08        6500                 11500
 4:    870826    1308671      2016-03-28      221367                221367
 5:    870826    1308671      2016-03-29       83633                305000
 6:    870826    1308671      2016-11-29       60500                 60500

因此，sumWindowPurchases 包含从当前交易日期起 45 天窗口内客户/产品的购买数量总和。一旦我开始工作，抛出平均值和我需要的其他计算应该是微不足道的

我回到了我的 SQL 根源并想到了自连接:

select   DT.customerId, DT.transactionDate, DT.productId, sum(DT1.purchaseQty)
from     DT
         inner join DT as DT1 on 
             DT.customerId = DT1.customerId
             and DT.productId =  DT1.productId
             and DT1.transactionDate between DT.transactionDate and dateadd(day, -45, DT.transactionDate)

尝试使用 data.dable 语法将其转换为 R，我希望做这样的事情:

DT1 <- DT #alias. have confirmed this is just a pointer
DT[DT1[DT1$transactionDate >= DT$transactionDate - 45],
   .(sum(DT1$purchaseQty)), 
   by = .(DT$customerId , DT$transactionDate ), 
   on = .(customerId , DT1$transactionDate <= DT$TransactionDate), 
   allow.cartesian = TRUE]

我想我有两个部分的问题。什么是“R方式”来做到这一点。 data.table self join 是正确的方法，还是我最好尝试使用 Reduce 函数？

我怀疑自我加入是获得滚动 45 天窗口的唯一方法。所以第 2 部分是我需要一些有关 data.table 语法的帮助，以明确引用列来自哪个源表，因为它是自连接并且它们具有相同的列名。

我一直在研究弗兰克链接到的答案并提出了这个表达

DT[.(p = productId, c = customerID, t = transactionDate, start = transactionDate - 45),
        on = .(productId==p, customerID==c, transactionDate<=t, transactionDate>=start),
        allow.cartesian = TRUE, nomatch = 0]

产生这个输出:

   productId customerID transactionDate purchaseQty transactionDate.1
1:    870826    1186951      2016-03-28      162000        2016-02-12
2:    870826    1244216      2016-03-31        5000        2016-02-15
3:    870826    1244216      2016-04-08        5000        2016-02-23
4:    870826    1244216      2016-04-08        6500        2016-02-23
5:    870826    1308671      2016-03-28      221367        2016-02-12
6:    870826    1308671      2016-03-29      221367        2016-02-13
7:    870826    1308671      2016-03-29       83633        2016-02-13
8:    870826    1308671      2016-11-29       60500        2016-10-15

这非常接近，我需要达到我的最后一步。如果我可以总结这个输出的购买数量，按客户/产品/交易日期.1 分组，我会有一些有用的东西。但是，我无法理解语法，我不明白 transactionDate.1 名称来自哪里

Answer 1

首先，我们找出当前日期(包括当前日期)之前的 45 天窗口中发生了多少个交易日期

setDT(df)
df[, n:= 1:.N - findInterval(transactionDate - 45, transactionDate), by=.(customerID)]
df
#   productId customerID transactionDate purchaseQty n
#1:    870826    1186951      2016-03-28      162000 1
#2:    870826    1244216      2016-03-31        5000 1
#3:    870826    1244216      2016-04-08        6500 2
#4:    870826    1308671      2016-03-28      221367 1
#5:    870826    1308671      2016-03-29       83633 2
#6:    870826    1308671      2016-11-29       60500 1

接下来我们找到 purchaseQty 的滚动和带窗口大小 n .采用一个很好的答案 here

g <- function(x, window){
  b_pos <- seq_along(x) - window + 1  # begin positions
  cum <- cumsum(x)
  cum - cum[b_pos] + x[b_pos]
}
df[, sumWindowPurchases := g(purchaseQty, n),][,n:=NULL,]
df
#   productId customerID transactionDate purchaseQty sumWindowPurchases
#1:    870826    1186951      2016-03-28      162000             162000
#2:    870826    1244216      2016-03-31        5000               5000
#3:    870826    1244216      2016-04-08        6500              11500
#4:    870826    1308671      2016-03-28      221367             221367
#5:    870826    1308671      2016-03-29       83633             305000
#6:    870826    1308671      2016-11-29       60500              60500

数据

structure(list(productId = c(870826L, 870826L, 870826L, 870826L, 
870826L, 870826L), customerID = c(1186951L, 1244216L, 1244216L, 
1308671L, 1308671L, 1308671L), transactionDate = structure(c(16888, 
16891, 16899, 16888, 16889, 17134), class = "Date"), purchaseQty = c(162000L, 
5000L, 6500L, 221367L, 83633L, 60500L)), .Names = c("productId", 
"customerID", "transactionDate", "purchaseQty"), row.names = c("1:", 
"2:", "3:", "4:", "5:", "6:"), class = "data.frame")