Comment le package « data.table » de R peut-il émuler les fonctions RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, LEAD et LAG de SQL ?

Émuler les fonctions de classement de SQL dans R

Le classement basé sur les partitions est une technique puissante prise en charge par les bases de données SQL, permettant l'attribution de valeurs entières aux lignes en fonction de leur ordre. Alors que R propose diverses fonctions pour obtenir des résultats similaires, le package data.table, en particulier sa version 1.8.1 et ultérieure, fournit une solution complète qui émule les fonctionnalités des fonctions RANK(), DENSE_RANK() et ROW_NUMBER() d'Oracle.

rank() pour RANK()

La fonction Rank() fonctionne de la même manière que la fonction RANK() d'Oracle, attribuant des valeurs entières en fonction du classement des valeurs au sein des groupes. Prenons l'exemple suivant :

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

Ici, valRank représente le classement des valeurs par ordre décroissant au sein de chaque groupe.

Transformation pour DENSE_RANK()

Pour imiter DENSE_RANK( ), où les liens dans les valeurs classées ne sont pas ignorés, vous pouvez convertir les valeurs en facteur et récupérer les valeurs entières sous-jacentes. Par exemple :

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

infoRank fournit le classement standard, tandis qu'infoRankDense propose un classement dense où les égalités aboutissent à des valeurs entières identiques.

Émulation de ROW_NUMBER()

Pour ROW_NUMBER (), une solution simple consiste à utiliser une somme cumulée de 1 pour chaque group :

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

row_number attribue des valeurs entières incrémentielles en fonction de l'ordre des lignes au sein des groupes.

LEAD et LAG

Les fonctions LEAD et LAG, couramment utilisées pour les fonctions temporelles ou une analyse de données séquentielle, peut également être émulée à l'aide de data.table. Ces fonctions fournissent les valeurs des lignes précédentes (LAG) ou suivantes (LEAD), décalées d'un nombre spécifié de positions.

Pour imiter LEAD et LAG, créez une variable de classement basée sur l'ordre des identifiants au sein des groupes. . Ensuite, utilisez l'argument multi pour récupérer les valeurs des lignes précédentes ou suivantes. Par exemple :

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

Dans cet exemple, prev fournit la valeur de la ligne précédente, tandis que nex obtient la valeur de la ligne suivante. Vous pouvez ajuster le décalage en modifiant la valeur dans idRank.

En tirant parti des capacités du package data.table, vous pouvez émuler efficacement les fonctionnalités des fonctions de classement de SQL dans R, offrant des options d'analyse de données efficaces et flexibles.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!