plyr用于计算相对聚集

我有一个data.frame，看起来像这样：

> head(activity_data)
ev_id cust_id active previous_active start_date
1 1141880     201      1               0 2008-08-17
2 4927803     201      1               0 2013-03-17
3 1141880     244      1               0 2008-08-17
4 2391524     244      1               0 2011-02-05
5 1141868     325      1               0 2008-08-16
6 1141872     325      1               0 2008-08-16

• 对于每个客户id
  • 对于每个EVU id
    • 创建一个新变量$recent\u active（=sum$active跨所有具有此客户id的行，其中$start\u date>[此行]$start\u date-10）

我正努力使用ddply来实现这一点，就像我的分割分组一样。（cust_id），我想返回具有cust_id和ev_id的行

这是我试过的

ddply(activity_data, .(cust_id), function(x) recent_active=sum(x[this_row,]$active))

如果ddply不是一个选项，您会推荐其他有效的方法。我的数据集有大约200mn行，每行大约需要执行10-15次

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示例数据是

您实际上需要在这里使用两步方法（并且在使用以下代码之前还需要将日期转换为日期格式）

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我重新整理并使用

数据。表

，你能给我们一个可复制的例子，这样我们就可以在实际数据上写下答案吗？在

$start\u date>[此行]$start\u date-10）

这10是什么？10天、10个月还是10年？请

dput

sample data.dput查看子集。结构（ev_id=c（1144095L，4930018L，1144095L，239373L，1144083L，1144087L，1144099L，1144101L，1190816L，1190818L），客户id=c（201L，201L，244L，244L，325L，325L，325L，325L，325L，325L，325L），活动=c（1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L），上一个活动=c（201L，0，0，0，0，0，0，0），结构=c（结构）（14334、16007、14334、15236、14333、14333、14333、14343、14341）、class=“Date”）、.Names=c（“ev_id”、“cust_id”、“active”、“previous_active”、“start_Date”）、row.Names=c（NA，10L）、class=“data.frame”）

ddply(activity_date, .(cust_id), transform, recent_active=your function) #Not clear what you are asking regarding the function

ddply(activity_date, .(cust_id,ev_id), summarize,recent_active=sum(recent_active))