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我有一个按帐户 ID 进行的销售时间序列。为了计算平均增长，我需要为每个 ID 提取非零销售额的第一个月。由于该帐户可能已在不同时间建立，因此我需要动态识别帐户中第一次销售> 0 的时间。

该行的索引足以让我传递给计算增长的函数。因此，我希望通过帐户 ID 获得以下结果：

54 - [1]
87 - [4]
95 - [2]

I tried `apply(df$Sales,2,match,x>0)`  but this doesn't work.

任何指针？或者，有没有更简单的方法来使用这个数据集计算 CAGR？

提前致谢！

CalendarMonth   ID  Sales
8/1/2008    54  6692.60274
9/1/2008    54  6476.712329
10/1/2008   54  6692.60274
11/1/2008   54  6476.712329
12/1/2008   54  11098.60822
7/1/2008    87  0
8/1/2008    87  0
9/1/2008    87  0
10/1/2008   87  18617.94155
11/1/2008   87  18017.36279
12/1/2008   87  18617.94155
1/1/2009    87  18617.94155
2/1/2009    87  16816.20527
7/1/2008    95  0
8/1/2008    95  8015.956284
9/1/2008    95  0
10/1/2008   95  8015.956284
11/1/2008   95  6309.447514
12/1/2008   95  6519.762431
1/1/2009    95  6519.762431
4

3 回答 3

9

这有帮助吗：

tapply(df$Sales, df$ID, function(a)head(which(a>0),1))

df你的数据框在哪里？

如果您想要整行而不只是索引，这可能会有所帮助：

lapply(unique(df$ID),function(a) head(subset(df,ID==a & Sales>0),1))
于 2012-12-09T10:38:13.420 回答
3

这是一个可能的解决方案：

res1 <- tapply(df$Sales,INDEX=df$ID,FUN=function(x) which(x > 0)[1])

> res1
54 87 95 
 1  4  2

哪里res是带有 的数值向量：

> names(res)
[1] "54" "87" "95"

如果要在原始data.frame而不是子集中获取行的索引，可以执行以下操作：

res2 <- tapply(1:nrow(df),
              INDEX=df$ID,FUN=function(idxs) idxs[df[idxs,'Sales'] > 0][1])

> res2
54 87 95 
 1  9 15

然后，您可以简单地使用 , 中的索引res2来子集data.frame：

df2 <- df[res2,]

> df2 
CalendarMonth   ID      Sales
  8/1/2008      54     6692.603
 10/1/2008      87    18617.942
  8/1/2008      95     8015.956
于 2012-12-09T10:36:14.570 回答
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建立在digEmAll答案上，一个使用函数式编程的解决方案（可能更简洁）：

> res3 <- tapply(
  1:nrow(df)
  , df$ID
  , function(Idx) Idx[Position(function(x) df[x, "Sales"] > 0, Idx)]
)
> identical(res3, res2)
[1] TRUE
于 2012-12-09T21:00:26.010 回答