Wie kann das „data.table'-Paket von R die SQL-Funktionen RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, LEAD und LAG emulieren?

Emulation der Rangfunktionen von SQL in R

Partitionsbasiertes Ranking ist eine leistungsstarke Technik, die von SQL-Datenbanken unterstützt wird und die Zuweisung ganzzahliger Werte zu Zeilen basierend auf ihrer Reihenfolge ermöglicht. Während R verschiedene Funktionen zum Erreichen ähnlicher Ergebnisse bietet, bietet das data.table-Paket, insbesondere seine Version 1.8.1 und höher, eine umfassende Lösung, die die Funktionalität der Oracle-Funktionen RANK(), DENSE_RANK() und ROW_NUMBER() emuliert.

rank() für RANK()

Die Funktion rank() funktioniert ähnlich wie die Funktion RANK() von Oracle und weist ganzzahlige Werte basierend auf zu Reihenfolge der Werte innerhalb von Gruppen. Betrachten Sie das folgende Beispiel:

DT[ , valRank := rank(-value), by = "group"]

Hier stellt valRank die Rangfolge der Werte in absteigender Reihenfolge innerhalb jeder Gruppe dar.

Transformation für DENSE_RANK()

Um DENSE_RANK( nachzuahmen ), bei denen Bindungen in den Rangfolgewerten nicht übersprungen werden, können Sie die Werte in einen Faktor umwandeln und die zugrunde liegenden ganzzahligen Werte abrufen. Zum Beispiel:

DT[ , infoRank := rank(info, ties.method = "min"), by = "group"]
DT[ , infoRankDense := as.integer(factor(info)), by = "group"]

infoRank stellt das Standardranking bereit, während infoRankDense ein dichtes Ranking bietet, bei dem Gleichstände zu identischen ganzzahligen Werten führen.

Emulation von ROW_NUMBER()

Für ROW_NUMBER () besteht eine einfache Lösung darin, für jeden eine kumulative Summe von 1 zu verwenden Gruppe:

DT[ , row_number := cumsum(1), by = "group"]

row_number weist inkrementelle Ganzzahlwerte basierend auf der Reihenfolge der Zeilen innerhalb von Gruppen zu.

LEAD und LAG

Die LEAD- und LAG-Funktionen, die üblicherweise für zeitliche Zwecke verwendet werden oder sequentielle Datenanalyse, können auch mit data.table emuliert werden. Diese Funktionen stellen die Werte aus den vorherigen (LAG) oder folgenden (LEAD) Zeilen bereit, verschoben um eine angegebene Anzahl von Positionen.

Um LEAD und LAG zu imitieren, erstellen Sie eine Rangvariable basierend auf der Reihenfolge der IDs innerhalb von Gruppen . Verwenden Sie dann das Argument multi, um Werte aus vorherigen oder nachfolgenden Zeilen abzurufen. Zum Beispiel:

DT[ , prev := DT[J(group, idRank - 1), value, mult = 'last']]
DT[ , nex := DT[J(group, idRank + 1), value, mult = 'first']]

In diesem Beispiel liefert prev den Wert aus der vorhergehenden Zeile, während nex den Wert aus der nachfolgenden Zeile erhält. Sie können die Verschiebung anpassen, indem Sie den Wert in idRank ändern.

Durch die Nutzung der Funktionen des data.table-Pakets können Sie die Funktionalität der Rangfunktionen von SQL in R effektiv emulieren und so effiziente und flexible Datenanalyseoptionen bereitstellen.

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