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用户	数据日期	欠费金额
2345777	2016/5/6	-10
2345777	2016/10/6	-100
2345777	2016/11/14	-123
2345768	2016/1/5	-50
2345768	2016/1/6	-150
2345768	2016/1/7	-450
2345768	2016/1/8	-750
2345768	2016/1/9	-850

怎么通过R语言，筛选出用户，数据日期，欠费金额字段，条件是数据日期离当前日期最近的那条数据。

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关键词：筛选数据 R语言 求助大神 筛选出 用户数 用户

目前想到的用sqldf包中的SQL语句来实现，刚开始学R，对其他包不熟悉，肯定有更好的方法实现，先提供下自己的方法，大家交流下。
楼主要求“距离当前日期最近”，我理解为已有数据均小于或等于当前系统日期，不存在大于系统日期的情况。若不满足这个假设，代码需要改动。

1. > data
   
2.     UerID       Date Money
   
3. 1 2345777   2016/5/6   -10
   
4. 2 2345777  2016/10/6  -100
   
5. 3 2345777 2016/11/14  -123
   
6. 4 2345768   2016/1/5   -50
   
7. 5 2345768   2016/1/6  -150
   
8. 6 2345768   2016/1/7  -450
   
9. 7 2345768   2016/1/8  -750
   
10. 8 2345768   2016/1/9  -850
    
11. > data$Date <- as.Date(data$Date,"%Y/%m/%d")
    
12. > data
    
13.     UerID       Date Money
    
14. 1 2345777 2016-05-06   -10
    
15. 2 2345777 2016-10-06  -100
    
16. 3 2345777 2016-11-14  -123
    
17. 4 2345768 2016-01-05   -50
    
18. 5 2345768 2016-01-06  -150
    
19. 6 2345768 2016-01-07  -450
    
20. 7 2345768 2016-01-08  -750
    
21. 8 2345768 2016-01-09  -850
    
22. > library(sqldf)
    
23. > newdata <- sqldf("select a.UerID,a.Date,a.Money from data a,(select UerID bUerID,max(Date) bDate from data group by UerID) where a.UerID = bUerID and a.Date = bDate")
    
24. > newdata
    
25.     UerID       Date Money
    
26. 1 2345777 2016-11-14  -123
    
27. 2 2345768 2016-01-09  -850

复制代码

另一种方法，利用aggregate和merge来实现，其实感觉原理和上面的SQL基本一样。
话不多说，代码见下：

1. > data
   
2.     UerID       Date Money
   
3. 1 2345777 2016-05-06   -10
   
4. 2 2345777 2016-10-06  -100
   
5. 3 2345777 2016-11-14  -123
   
6. 4 2345768 2016-01-05   -50
   
7. 5 2345768 2016-01-06  -150
   
8. 6 2345768 2016-01-07  -450
   
9. 7 2345768 2016-01-08  -750
   
10. 8 2345768 2016-01-09  -850
    
11. > data2 <- aggregate(data = data,Date ~ UerID,max)
    
12. > data2
    
13.     UerID       Date
    
14. 1 2345768 2016-01-09
    
15. 2 2345777 2016-11-14
    
16. > data3 <- merge(data2,data,by = c("UerID","Date"))
    
17. > data3
    
18.     UerID       Date Money
    
19. 1 2345768 2016-01-09  -850
    
20. 2 2345777 2016-11-14  -123

复制代码

止水之涯 发表于 2016-11-16 20:47
另一种方法，利用aggregate和merge来实现，其实感觉原理和上面的SQL基本一样。
话不多说，代码见下：

非常感谢~~！！！[victory][victory]