R 的 data.table 包如何模拟 SQL 的 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER、LEAD 和 LAG 函数？

在 R 中模拟 SQL 的排名函数

基于分区的排名是 SQL 数据库支持的强大技术，可以根据行的顺序将整数值分配给行。虽然 R 提供了各种函数来实现类似的结果，但 data.table 包（特别是其版本 1.8.1 及更高版本）提供了模拟 Oracle RANK()、DENSE_RANK() 和 ROW_NUMBER() 函数功能的全面解决方案。

rank() for RANK()

rank() 函数的执行方式与 Oracle 的 RANK() 类似函数，根据组内值的顺序分配整数值。考虑以下示例：

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

这里，valRank 表示每组内值按降序排列。

转换为 DENSE_RANK()

模仿 DENSE_RANK( ），其中排名值中的联系不会被跳过，您可以将值转换为因子并检索基础整数值。例如：

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

infoRank 提供标准排名，而 infoRankDense 提供密集排名，其中关系导致相同的整数值。

模拟 ROW_NUMBER()

对于 ROW_NUMBER ()，一个简单的解决办法就是对每个使用累加和1 group:

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

row_number 根据组内行的顺序分配增量整数值。

LEAD 和 LAG

LEAD 和 LAG 函数，通常用于时间或顺序数据分析，也可以使用 data.table 进行模拟。这些函数提供前一行 (LAG) 或后一行 (LEAD) 的值，并按指定的位置数移动。

要模仿 LEAD 和 LAG，请根据组内 ID 的顺序创建一个排名变量。然后，使用 multi 参数从前一行或后续行中检索值。例如：

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

在此示例中，prev 提供前一行的值，而 nex 获取后一行的值。您可以通过更改 idRank 中的值来调整偏移。

通过利用 data.table 包的功能，您可以在 R 中有效模拟 SQL 排名函数的功能，提供高效灵活的数据分析选项。

以上是R 的 data.table 包如何模拟 SQL 的 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER、LEAD 和 LAG 函数？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！