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r - 基于拆分组和 R 中的先前时间段进行聚合

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 09:45:36 25 4
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我有一个包含日期(“anchor_dates”)的列表和一个包含按组和测试日期(“组”)结果的数据框。

anchor_dates <- as.Date(c("2015-07-20","2015-07-21","2015-07-22"))
set.seed(3)
groups <- data.frame(Test.Date = as.Date(c(rep("2015-07-18", 3), rep("2015-07-19", 3), rep("2015-07-20", 3), rep("2015-07-21", 3))),
Group = rep(c("AAA","BBB","CCC"), 4), Var1 = round(runif(12,0,10), ), Var2 = round(runif(12,0,7)))

> head(groups)
Test.Date Group Var1 Var2
1 2015-07-18 AAA 2 4
2 2015-07-18 BBB 8 4
3 2015-07-18 CCC 4 6
4 2015-07-19 AAA 3 6
5 2015-07-19 BBB 6 1
6 2015-07-19 CCC 6 5

我需要使用“anchor_dates”列表中的日期作为“groups”集中的 anchor ,并按组从 anchor 日期之前的前两个测试日期聚合变量。给定组的每个测试日期可能并不总是有结果,所以我不能使用 subset() 将 anchor 日期减去 1 和 2。我需要能够为每个组提取最后两个测试日期在锚定日期之前,无论它们有多远并且不连续。

以下内容让我很接近,但是当我尝试这样做时

unsplit(temp, groups$Group)

聚合后,返回的是一个展平的集合,它在重复相同的 Var 总和时有问题,并且不允许我在添加“anchor_dates”列表中的 anchor 日期之后在集合上使用 Map()。

f <- lapply(anchor_dates, function(x) {
lapply(split(groups, groups$Group), function(y) {
temp <- tail(y[order(y$Date == x), ], 2)
temp <- aggregate(cbind(Var1, Var2) ~ Group, data = temp, FUN = sum)
})
})

[[1]]
[[1]]$AAA
Group Var1 Var2
1 AAA 7 6

[[1]]$BBB
Group Var1 Var2
1 BBB 8 3

[[1]]$CCC
Group Var1 Var2
1 CCC 11 3
..............

最终结果应该像下面这样返回(或类似的解决方案)

[[1]]
Group Var1 Var2
1 AAA 5 10
2 BBB 14 5
3 CCC 10 11

[[2]]
Group Var1 Var2
1 AAA 4 12
2 BBB 9 3
3 CCC 12 7

[[3]]
Group Var1 Var2
1 AAA 7 6
2 BBB 8 3
3 CCC 11 3

这让我得到以下结果

f1 <- Map(cbind, f, anchor_dates) 
do.call(rbind, f1)

Group Var1 Var2 Anchor.Date
1 AAA 5 10 2015-07-20
2 BBB 14 5 2015-07-20
3 CCC 10 11 2015-07-20
4 AAA 4 12 2015-07-21
5 BBB 9 3 2015-07-21
6 CCC 12 7 2015-07-21
7 AAA 7 6 2015-07-22
8 BBB 8 3 2015-07-22
9 CCC 11 3 2015-07-22

最佳答案

我使用一个函数和另一个函数来完成这个。外部函数适合使用子集数据帧使用 by() 调用,而内部函数允许我们检查多个锚定日期。

func.get_agg_values <- function(df.groupdata,list_of_anchor_dates) {

df.returndata <- lapply(X = list_of_anchor_dates,
active.group.df = df.groupdata,
FUN = function(anchor.date,active.group.df) {

# Get order of the data frame in a proper order
active.group.df <- active.group.df[order(active.group.df$Test.Date,decreasing = TRUE),]

# Next, we subset active.group.df to those rows that are before the anchor date
# Since it was ordered, we can just take 1 and 2 as the last two dates before the anchor date
active.group.df <- active.group.df[as.numeric(active.group.df$Test.Date - anchor.date) < 0,][1:2,]

# Finally, get the sums and return a data frame
returned.row.df <- data.frame(Group = unique(active.group.df$Group),
Var1 = sum(active.group.df$Var1),
Var2 = sum(active.group.df$Var2),
Anchor.Date = anchor.date)
return(returned.row.df)
})
return(do.call(what = rbind.data.frame,
args = df.returndata))
}
f1 <- do.call(what = rbind.data.frame,
args = by(data = groups,
INDICES = groups$Group,
FUN = func.get_agg_values,
list_of_anchor_dates = anchor_dates))

> f1
Group Var1 Var2 Anchor.Date
AAA.1 AAA 5 10 2015-07-20
AAA.2 AAA 4 12 2015-07-21
AAA.3 AAA 7 6 2015-07-22
BBB.1 BBB 14 5 2015-07-20
BBB.2 BBB 9 3 2015-07-21
BBB.3 BBB 8 3 2015-07-22
CCC.1 CCC 10 11 2015-07-20
CCC.2 CCC 12 7 2015-07-21
CCC.3 CCC 11 3 2015-07-22

关于r - 基于拆分组和 R 中的先前时间段进行聚合,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31882191/

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