この質問は、 data.tableでカウントの簡単な要約を取得する方法.
同様に、これはColと呼ばれる列に応じて各IDを要約する機能エンジニアリングの一部です 特定の時間枠で振り返ることにより。同じ前処理がテストセットに適用されます。データセットが大きいため、data.tableベースのソリューションがより好ましい場合があります。
1.ルックバックウィンドウで変数と値をサマライズする
トレーニング入力：
ID Time Col Count
A 2017-06-05 M 1
A 2017-06-02 M 1
A 2017-06-03 M 1
B 2017-06-02 K 1
B 2017-06-01 M 4
振り返って2日間適用すると、次のようになります。
ID Time Time-2D Col Count
A 2017-06-05 2017-06-03 M 1 #Time-2D by moving time two days back
A 2017-06-02 2017-05-31 M 1
A 2017-06-03 2017-06-01 M 1
B 2017-06-02 2017-05-31 K 1
B 2017-06-01 2017-05-30 M 4
期待される出力（カウント）：
ID Time Time-2D Col_M Col_K
A 2017-06-05 2017-06-03 1 0 #from 2017-06-03 to 2017-06-05, for user A, there are 0 (sum(count)) of K and 1 (sum(count)) of M.
A 2017-06-02 2017-05-31 1 0
A 2017-06-03 2017-06-01 2 0 # 2 is because from 06-01 to 06-03, there is two rows in the first table (A 2017-06-02 M 1; A 2017-06-03 M 1) that the count summarization on M is 2.
B 2017-06-02 2017-05-31 0 1
B 2017-06-01 2017-05-30 4 0
2.比率を計算する
上記の表に基づいて、 期待される出力（比率）：
ID Time Time-2D Col_M Col_K
A 2017-06-05 2017-06-03 1 0 # 1/sum(1+0)
A 2017-06-02 2017-05-31 1 0
A 2017-06-03 2017-06-01 1 0 #2/sum(2+0)
B 2017-06-02 2017-05-31 0 1
B 2017-06-01 2017-05-30 1 0 # 4/sum(4+0)
上記はトレーニングデータの処理用です。テストデータセットの場合、Col_M、Col_Kを介してマッピングする必要がある場合、つまり、Sのような他の値がColに現れる場合、それは無視されます。
回答：
回答№1は1私はあなたの要求を理解していると思います。たとえば、2番目の観測値に関係なく、観測値の順序を気にするようです Time 最初の観測の前 Time。これはあまり意味がありませんが、これを達成するための非常に効率的なdata.tableソリューションがあります。これは基本的に 非等 参加する ID, Col、 両方 Time 列 そして 行インデックス（基本的には出現順）。その後、それだけ dcast （前の質問のように）longからwideに変換します。結果は日付順に並べられていますが、 rowindx 変数なので、次を使用して並べ替えることができます setorder。また、これは非常に基本的なものであるため、比率計算を維持します（ヒント- ドン "t ループを使用し、完全にベクトル化された1つのライナーです）
library(data.table) #v1.10.4+
## Read the data
DT <- fread("ID Time Col Count
A 2017-06-05 M 1
A 2017-06-02 M 1
A 2017-06-03 M 1
B 2017-06-02 K 1
B 2017-06-01 M 4")
## Prepare the variables we need for the join
DT[, Time := as.IDate(Time)]
DT[, Time_2D := Time - 2L]
DT[, rowindx := .I]
## Non-equi join, sum `Count` by each join
DT2 <- DT[DT,
sum(Count),
on = .(ID, Col, rowindx <= rowindx, Time <= Time, Time >= Time_2D),
by = .EACHI]
## Fix column names (a known issue)
setnames(DT2, make.unique(names(DT2)))
## Long to wide (You can reorder back using `rowindx` and `setorder` function)
dcast(DT2, ID + Time + Time.1 + rowindx ~ Col, value.var = "V1", fill = 0)
# ID Time Time.1 rowindx K M
# 1: A 2017-06-02 2017-05-31 2 0 1
# 2: A 2017-06-03 2017-06-01 3 0 2
# 3: A 2017-06-05 2017-06-03 1 0 1
# 4: B 2017-06-01 2017-05-30 5 0 4
# 5: B 2017-06-02 2017-05-31 4 1 0
回答№2の場合は1
あなたが試すことができます
dt <- fread("ID Time Time-2D Col Count
A 2017-06-05 2017-06-03 M 1
A 2017-06-02 2017-05-31 M 1
A 2017-06-03 2017-06-01 M 1
B 2017-06-02 2017-05-31 K 1
B 2017-06-01 2017-05-30 M 4")
dt1 <- dcast(dt, ID+Time+`Time-2D`~Col, value.var = c("Count"))
dt1[, K := ifelse(is.na(K), 0, K)]
dt1[, M := ifelse(is.na(M), 0, M)]
ID Time Time-2D K M
1: A 2017-06-02 2017-05-31 0 1
2: A 2017-06-03 2017-06-01 0 1
3: A 2017-06-05 2017-06-03 0 1
4: B 2017-06-01 2017-05-30 0 4
5: B 2017-06-02 2017-05-31 1 0
dt1[, Col_K := K/(K+M)]
dt1[, Col_M := M/(K+M)]
ID Time Time-2D K M Col_K Col_M
1: A 2017-06-02 2017-05-31 0 1 0 1
2: A 2017-06-03 2017-06-01 0 1 0 1
3: A 2017-06-05 2017-06-03 0 1 0 1
4: B 2017-06-01 2017-05-30 0 4 0 1
5: B 2017-06-02 2017-05-31 1 0 1 0
たぶん、最後の2行を組み合わせることができます。何かのようなもの
dt1[, `:=`()]