Sql 在数据框中查找没有先决条件记录的记录

我有一个包含3列的数据帧：Timestamp、MMR_NBR和Action

对于所有MMR\u NBR实例，操作DFV必须在SAP加载之前发生。我想提取以前没有发生DFV操作的SAP加载实例。我在R中使用sqldf，我知道R使用SQLite数据库语言，所以窗口函数是有限的。我设法获得了这些记录，但我想看看是否有更简单更好的方法，可以使用SQL查询或任何R包（如dplyr）来编写这些记录

样本数据：

使用dplyr：

步骤1：将时间戳转换为实际时间戳：

df5$Timestamp<- as.POSIXct(as.character(df5$Timestamp), format="%m/%d/%Y %I:%M:%S %p")

结果:

# A tibble: 5 x 3
# Groups:   MMR_NBR [4]
  Timestamp           MMR_NBR Action  
  <dttm>              <fct>   <fct>   
1 2018-08-14 11:22:18 W00364  SAP Load
2 2018-08-14 11:30:03 K00364  SAP Load
3 2018-08-14 11:32:26 K00364  SAP Load
4 2018-08-22 16:34:53 K00646  SAP Load
5 2018-08-23 11:47:15 B00218  SAP Load

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你的read.table不能按原样工作，我猜在SO问题中没有保留选项卡。我使用了一个函数来选择我的df的20行，但该函数不起作用。我猜，不知何故，dput和head的组合不起作用。我从未见过dputheadx，n=20不能与帧一起工作，这很奇怪。也许可以用write.csvheadx的输出替换它？我想这已经足够接近这个数据了。你所有的列都是因子，所以它列出了所有的级别，即使你只列出了前20个。在read.table调用中，我强烈建议使用stringsAsFactors=FALSE。这是荒谬的。

df5$Timestamp<- as.POSIXct(as.character(df5$Timestamp), format="%m/%d/%Y %I:%M:%S %p")

require(dplyr)
df5 %>% group_by(MMR_NBR) %>%
arrange(Timestamp) %>% # Order by time
filter(Action=="SAP Load" & cumsum(Action=="DFV")==0) # Extract those cases where Action is "SAP Load" and the total of previous rows where Action was "DFV" is zero

# A tibble: 5 x 3
# Groups:   MMR_NBR [4]
  Timestamp           MMR_NBR Action  
  <dttm>              <fct>   <fct>   
1 2018-08-14 11:22:18 W00364  SAP Load
2 2018-08-14 11:30:03 K00364  SAP Load
3 2018-08-14 11:32:26 K00364  SAP Load
4 2018-08-22 16:34:53 K00646  SAP Load
5 2018-08-23 11:47:15 B00218  SAP Load