数据框/矩阵的行操作

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我的数据包含用户id，每个用户每周登陆的次数，以及用户在第几周流失（为流失则为Inf），如下id wk1 wk2 wk3 wk4 wk5 wk6 lost
c1 4 5 4 3 2 1 Inf
c2 5 4 3 2 1 0 6
c3 4 3 2 1 0 0 5
c4 5 2 1 4 0 0 4
希望从这里取出流失前3周的每周登陆数据，类似这样
id wkl3 wkl2 wkl1 lost
c1 3 2 1 Inf
c2 3 2 1 6
c3 3 2 1 5
c4 2 1 4 4

我现在的办法是两层循环，内层j in 1:3，外层按1：nrow跑一遍，代码不好看，效率极其低，求高效的思路啊
谢谢！

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关键词：数据框 Lost 数据包 用户

先将inf    等价于7    然后中间三列就等于lost的前三周数据

1. testdata=data.frame(id=c('C1','C2','C3','C4'), wk1=c(4,5,4,5), wk2=c(5,4,3,2), wk3=c(4,3,2,1), wk4=c(3,2,1,4), wk5=c(2,1,0,0), wk6=c(1,0,0,0), lost=c(Inf, 6,5,4))
   
2. library(reshape2)
   
3. test.melt=melt(testdata[!is.infinite(testdata$lost),])
   
4. temp=merge(test.melt[test.melt$variable!='lost',], test.melt[test.melt$variable=='lost',], by='id')
   
5. temp$weeknum = as.numeric(gsub('wk','',temp$variable.x))
   
6. temp = temp[temp$value.y-temp$weeknum < 4 & temp$value.y-temp$weeknum >=1,]
   
7. temp$variable.z=paste('wkl', temp$value.y-temp$weeknum, sep='')
   
8. dcast(temp[c('id','value.x','variable.z')], id~variable.z, value.var = 'value.x')

复制代码

有个问题是Inf的情况没处理.
ps: 论坛对美元号转义了?(latex的副作用)? 怎样禁用latex解析, 还原\$符号?

1. options(stringsAsFactors=F)
   
2. x=data.frame(id=c("c1","c2","c3","c4"),wk1=c(4,5,4,5),wk2=5:2,wk3=4:1,wk4=c(3:1,4),wk5=c(2,1,0,0),wk6=c(1,0,0,0),lost=c(Inf,6,5,5))
   
3. p=matrix(,nc=5,nr=4)
   
4. p[,1]=x[,1];p[,5]=x[,8]
   
5. colnames(p)=c("id","wkl3","wkl2","wkl1","lost")
   
6. 
   
7. x[,8][grep("Inf",x[,8])]=7        #Inf  to   7
   
8. t= mapply(":",x[,8]-3,x[,8]-1)   #lost前三周的周数  每列为每个id所选取的周数
   
9. 
   
10. p[,2:4]=t(sapply(1:4,function(i) as.numeric(x[i,t[,i]+1])))   
    
11. as.data.frame(p)

复制代码

我也来个

马甲1号 发表于 2014-6-4 13:16
有个问题是Inf的情况没处理.
ps: 论坛对美元号转义了?(latex的副作用)? 怎样禁用latex解析, 还原\$符 ...

谢谢！代码没太看懂但是想法理解了，是melt,cast的办法吧？很有启发啊！

yywan0913 发表于 2014-6-4 13:43
我也来个

谢谢！
mapply。。。这个玩意我之前就没弄明白怎么回事，希望这次能看懂

首先，你这数据对每个id只有6周的数据？并且用户一旦流失（某个wk值为0）就再也不会回来了？

如果是的话，你的问题就简单了，我这里随便写了下，就是求每行第一次出现0的那个位置的前3个数，很简单

1. for (i in 1:nrow(d)){
   
2.   if (length(which(d[i,]==0)) > 0){
   
3.     d$last1[i] <- d[i,which(d[i,]==0)-1]
   
4.     d$last2[i] <- d[i,which(d[i,]==0)-2]  
   
5.     d$last3[i] <- d[i,which(d[i,]==0)-3]
   
6.   }
   
7.   else{
   
8.     d$last1[i] <- d[i,"wk6"]
   
9.     d$last2[i] <- d[i,"wk5"]  
   
10.     d$last3[i] <- d[i,"wk4"]   
    
11.   }
    
12. }

复制代码

playmore 发表于 2014-6-4 14:14
首先，你这数据对每个id只有6周的数据？并且用户一旦流失（某个wk值为0）就再也不会回来了？

如果是的话 ...

谢谢哈，
其实我的数据几十万行，有上百周（列），流失的判定是连续4周为0。。。。
所以我是求高效率计算的办法的，抱歉描述不够清楚