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我正在处理时间序列数据，我需要计算匹配条件的当前行之前的行数。例如，我需要知道在该行的月份和客户有销售（NETSALES > 0）之前多少个月。理想情况下，我会维护一个在条件失败时重置的行计数器（例如 NETSALES = 0）。

解决该问题的另一种方法是标记具有超过 12 个先前 NETSALES 期间的任何行。

我最接近的是使用

COUNT(*) 
OVER (PARTITION BY cust ORDER BY dt
  ROWS 12 PRECEDING) as CtWindow,

http://sqlfiddle.com/#!6/990eb/2

在上面的示例中，201310 被正确标记为 12，但理想情况下，前一行应该是 11。

解决方案可以是 R 或 T-SQL。

更新了 data.table 示例：

library(data.table)
set.seed(50)
DT <- data.table(NETSALES=ifelse(runif(40)<.15,0,runif(40,1,100)), cust=rep(1:2, each=20), dt=1:20)

目标是计算如下所示的“运行”列 - 当值为零时将其重置为零

     NETSALES cust dt run
 1: 36.956464    1  1   1
 2: 83.767621    1  2   2
 3: 28.585003    1  3   3
 4: 10.250524    1  4   4
 5:  6.537188    1  5   5
 6:  0.000000    1  6   6
 7: 95.489944    1  7   7
 8: 46.351387    1  8   8
 9:  0.000000    1  9   0 
10:  0.000000    1 10   0
11: 99.621881    1 11  1
12: 76.755104    1 12  2
13: 64.288721    1 13  3
14:  0.000000    1 14  0 
15: 36.504473    1 15  1 
16: 43.157142    1 16  2 
17: 71.808349    1 17  3 
18: 53.039105    1 18  4 
19:  0.000000    1 19  0
20: 27.387369    1 20  1 
21: 58.308899    2  1   1
22: 65.929296    2  2   2
23: 20.529473    2  3   3
24: 58.970898    2  4   4
25: 13.785201    2  5   5
26:  4.796752    2  6   6
27: 72.758112    2  7   7
28:  7.088647    2  8   8
29: 14.516362    2  9   9
30: 94.470714    2 10  10
31: 51.254178    2 11  11
32: 99.544261    2 12  12
33: 66.475412    2 13  13
34:  8.362936    2 14  14
35: 96.742115    2 15  15
36: 15.677712    2 16  16
37:  0.000000    2 17  0
38: 95.684652    2 18  1
39: 65.639292    2 19  2
40: 95.721081    2 20  3
     NETSALES cust dt run
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1 回答 1

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这似乎做到了：

library(data.table)
set.seed(50)
DT <- data.table(NETSALES=ifelse(runif(40)<.15,0,runif(40,1,100)), cust=rep(1:2, each=20), dt=1:20)
DT[,dir:=ifelse(NETSALES>0,1,0)]
dir.rle <- rle(DT$dir)
DT <- transform(DT, indexer = rep(1:length(dir.rle$lengths), dir.rle$lengths))
DT[,runl:=cumsum(dir),by=indexer]

贷记在运行长度上的累积总和。这个循环可以向量化吗？

罗兰编辑：

这是相同的，具有更好的性能并且还考虑了不同的客户：

#no need for ifelse
DT[,dir:= NETSALES>0]

#use a function to avoid storing the rle, which could be huge
runseq <- function(x) {
  x.rle <- rle(x)
  rep(1:length(x.rle$lengths), x.rle$lengths)
}

#never use transform with data.table
DT[,indexer := runseq(dir)]

#include cust in by
DT[,runl:=cumsum(dir),by=list(indexer,cust)]

编辑：乔添加了 SQL 解决方案 http://sqlfiddle.com/#!6/990eb/22

SQL 解决方案在 128gig 内存跨 22m 行的机器上需要 48 分钟。R 解决方案在具有 4 gig ram 的工作站上大约需要 20 秒。去R！

于 2013-08-24T22:17:29.583 回答