R の「data.table」パッケージは SQL の RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER、LEAD、LAG 関数をどのようにエミュレートできますか?

R での SQL のランク関数のエミュレーション

パーティションベースのランキングは、SQL データベースでサポートされている強力な手法であり、順序に基づいて行に整数値を割り当てることができます。 R は同様の結果を達成するためのさまざまな関数を提供しますが、data.table パッケージ、特にそのバージョン 1.8.1 以降は、Oracle の RANK()、DENSE_RANK()、および ROW_NUMBER() 関数の機能をエミュレートする包括的なソリューションを提供します。 🎜>

rank() for RANK()

rank() 関数は Oracle の関数と同様に動作します。 RANK() 関数。グループ内の値の順序に基づいて整数値を割り当てます。次の例を考えてみましょう。

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

ここで、valRank は、各グループ内の降順での値のランキングを表します。

DENSE_RANK() の変換

DENSE_RANK( )、ランク付けされた値の同点がスキップされない場合、値を係数に変換し、基礎となる整数値を取得できます。例:

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

infoRank は標準のランキングを提供しますが、infoRankDense は同順位が同一の整数値となる密なランキングを提供します。

ROW_NUMBER() のエミュレート

For ROW_NUMBER () の場合、簡単な解決策は、それぞれに 1 の累積和を使用することです。 group:

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

row_number は、グループ内の行の順序に基づいて増分整数値を割り当てます。

LEAD および LAG

LEAD および LAG 関数。一般的に一時的な目的で使用されます。または逐次データ分析は、data.table を使用してエミュレートすることもできます。これらの関数は、指定された位置数だけシフトされた、前の (LAG) 行または次の (LEAD) 行の値を提供します。

LEAD と LAG を模倣するには、グループ内の ID の順序に基づいてランク変数を作成します。 。次に、multi 引数を使用して、前後の行から値を取得します。例:

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

この例では、prev は前の行から値を提供し、nex は後続の行から値を取得します。 idRank の値を変更することでシフトを調整できます。

data.table パッケージの機能を活用することで、R で SQL のランク関数の機能を効果的にエミュレートし、効率的で柔軟なデータ分析オプションを提供できます。

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