基于分组变量的更改,使用dplyr生成订单列
在生成排名列方面,我对dplyr有一点挑战 从特定使用者的事务日志中删除tbl_df对象。我得到的数据如下所示:基于分组变量的更改,使用dplyr生成订单列,r,dplyr,R,Dplyr,在生成排名列方面,我对dplyr有一点挑战 从特定使用者的事务日志中删除tbl_df对象。我得到的数据如下所示: consumerid merchant_id eventtimestamp merchant_visit_rank (chr) (int) (time)
consumerid merchant_id eventtimestamp merchant_visit_rank
(chr) (int) (time) (dbl)
1 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 52 2015-01-15 13:33:00 0
2 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 56 2015-01-16 13:58:03 1
3 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 56 2015-01-16 13:58:41 0
4 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 52 2015-01-16 13:59:05 1
5 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 52 2015-01-16 13:59:55 1
6 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 52 2015-01-16 14:15:56 0
7 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 58 2015-01-21 13:52:18 1
8 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 58 2015-01-21 13:52:19 0
9 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 54 2015-01-21 13:52:24 0
10 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 58 2015-01-21 13:52:29 0
.. ... ... ... ...
我想生成一个商户访问排名,以便它告诉我该商户在此交易期间的订单
一场在我们的案例中,正确的排名如下所示:
consumerid merchant_id eventtimestamp merchant_visit_rank
(chr) (int) (time) (dbl)
1 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 52 2015-01-15 13:33:00 1
2 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 56 2015-01-16 13:58:03 2
3 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 56 2015-01-16 13:58:41 2
4 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 52 2015-01-16 13:59:05 3
5 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 52 2015-01-16 13:59:55 3
6 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 52 2015-01-16 14:15:56 3
7 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 58 2015-01-21 13:52:18 4
8 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 58 2015-01-21 13:52:19 4
9 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 54 2015-01-21 13:52:24 5
10 004a5cc3-3d60-4d14-85b3-706e454aae13 58 2015-01-21 13:52:29 6
.. ... ... ... ...
我尝试过在dplyr中使用窗口函数,如下所示:
measure_media_interaction %>%
#selecting the fields we wish from the dataframe
select(consumerid,merchant_id,eventtimestamp) %>%
#mutate a placeholder column to be used for the rank
mutate(merchant_visit = 0) %>%
#sort them by consumer and timestamp
arrange(consumerid,eventtimestamp) %>%
#change the column so it shows that this merchant was the first this consumer visited
#or not
mutate(merchant_visit =
ifelse(lead(merchant_id)!=merchant_id,merchant_visit,merchant_visit+1))
然而,我被卡住了,我不知道如何有效地做到这一点。有什么想法吗 这里有一个解决方案。我们使用
lag
测试商户id是否更改,并使用cumsum
增加计数器
measure_media_interaction %>%
select(consumerid,merchant_id,eventtimestamp) %>%
arrange(consumerid,eventtimestamp) %>%
mutate(merchant_visit=cumsum(c(1,(merchant_id != lag(merchant_id))[-1])))