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Akalit
Asked:2022-07-23 17:56:46 +0800 CST2022-07-23 17:56:46 +0800 CST

R中的窗口函数

  • 772

这里有张桌子

DF <- tibble(
  CLIENT = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3),
  N_DOG = c('N1','N2','N3','N4','N5','N6','N7','N8','N9'),
  DT = as.Date(c('01.06.2021','12.07.2021','04.05.2021',
                 '03.08.2021','21.07.2021','04.01.2022',
                 '07.04.2021','09.11.2021','08.12.2021'), format = '%d.%m.%Y'),
  RANK = c(1,1,2,3,1,1,2,2,3)
)
客户 N_DOG DT 秩
一 N1 2021-06-01 一
一 N2 2021-07-12 一
一 N3 2021-05-04 2
2 N4 2021-08-03 3
2 N5 2021-07-21 一
2 N6 2022-01-04 一
3 N7 2021-04-07 2
3 N8 2021-11-09 2
3 N9 2021-12-08 3

您需要根据以下标准为每个客户找到一份合同：

  1. 查找具有最低等级的合同
  2. 如果有多个这样的合同，我们选择最后一个。

PS。根据上述条件，输出必须是唯一的客户和 1 个合约

执行


MIN_RANK <- DF %>% 
  select(CLIENT, RANK) %>% 
  group_by(CLIENT) %>% 
  filter(RANK == min(RANK)) %>% 
  ungroup() %>% 
  distinct()

MIN_RANK %>% 
  inner_join(DF, by = c('CLIENT','RANK')) %>% 
  select(!c(N_DOG,RANK)) %>% 
  group_by(CLIENT) %>% 
  filter(DT == max(DT)) %>% 
  inner_join(DF, by = c('CLIENT','DT'))

决赛

客户 DT N_DOG 秩
一 2021-07-12 N2 一
2 2022-01-04 N6 一
3 2021-11-09 N8 2

怎样才能更快地完成这个动作？[可能已经有写功能]
论坛上有一个类似的SQL

r

1 个回答

  1. Best Answer

    使用data.table：

    library(data.table)

dt <- data.table(
  CLIENT = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3),
  N_DOG = c('N1','N2','N3','N4','N5','N6','N7','N8','N9'),
  DT = as.Date(c('01.06.2021','12.07.2021','04.05.2021',
                 '03.08.2021','21.07.2021','04.01.2022',
                 '07.04.2021','09.11.2021','08.12.2021'), format = '%d.%m.%Y'),
  RANK = c(1,1,2,3,1,1,2,2,3)
)

dt[order(RANK, -DT), .SD[1], keyby = CLIENT]
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