R의 `data.table` 패키지는 SQL의 RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, LEAD 및 LAG 기능을 어떻게 에뮬레이트할 수 있습니까?

R에서 SQL의 순위 함수 에뮬레이션

파티션 기반 순위는 SQL 데이터베이스에서 지원하는 강력한 기술로, 순서에 따라 행에 정수 값을 할당할 수 있습니다. R은 유사한 결과를 얻기 위한 다양한 기능을 제공하지만 data.table 패키지, 특히 버전 1.8.1 이상은 Oracle의 RANK(), DENSE_RANK() 및 ROW_NUMBER() 함수의 기능을 에뮬레이트하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

RANK()에 대한 Rank()

rank() 함수는 Oracle의 RANK()와 유사하게 수행됩니다. 함수, 그룹 내 값의 순서에 따라 정수 값을 할당합니다. 다음 예를 고려하십시오.

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

여기서 valRank는 각 그룹 내에서 내림차순으로 값의 순위를 나타냅니다.

DENSE_RANK()에 대한 변환

DENSE_RANK( ), 순위가 매겨진 값의 동점을 건너뛰지 않는 경우 값을 요인으로 변환하고 기본 정수 값을 검색할 수 있습니다. 예를 들어,

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

infoRank는 표준 순위를 제공하는 반면 infoRankDense는 동점 결과가 동일한 정수 값이 되는 조밀한 순위를 제공합니다.

ROW_NUMBER() 에뮬레이션

ROW_NUMBER의 경우 (), 간단한 해결책은 각각에 대해 누적 합계 1을 사용하는 것입니다. group:

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

row_number는 그룹 내의 행 순서를 기준으로 증분 정수 값을 할당합니다.

LEAD 및 LAG

일반적으로 임시 작업에 사용되는 LEAD 및 LAG 함수 또는 순차적 데이터 분석은 data.table을 사용하여 에뮬레이트할 수도 있습니다. 이러한 함수는 지정된 위치 수만큼 이동된 이전(LAG) 또는 다음(LEAD) 행의 값을 제공합니다.

LEAD 및 LAG를 모방하려면 그룹 내 ID 순서를 기반으로 순위 변수를 생성합니다. . 그런 다음 multi 인수를 사용하여 이전 또는 후속 행에서 값을 검색합니다. 예:

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

이 예에서 prev는 이전 행의 값을 제공하고 nex는 후속 행의 값을 가져옵니다. idRank의 값을 변경하여 이동을 조정할 수 있습니다.

data.table 패키지의 기능을 활용하면 R에서 SQL의 순위 함수 기능을 효과적으로 에뮬레이션하여 효율적이고 유연한 데이터 분석 옵션을 제공할 수 있습니다.

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