У меня есть фрейм данных с 3 столбцами: Timestamp
, MMR_NBR
и Action
Действие DFV
должно произойти до SAP Load
для всех экземпляров MMR_NBR. Я хочу извлечь SAP Load
экземпляров, для которых НЕ было выполнено действие DFV
. Я использую sqldf
в R
и знаю, что R
использует SQLite
язык базы данных, поэтому оконные функции ограничены. Мне удалось получить записи, но я смотрю, есть ли более простой и лучший способ написать это с помощью запроса a SQL
или любого пакета R
, такого как dplyr
.
Пример данных:
df5 <- structure(list(Timestamp = structure(c(7L, 8L, 9L, 10L, 11L,
1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 12L, 13L, 16L, 17L, 18L, 14L, 15L, 19L,
20L), .Label = c("8/14/2018 11:22:18 AM", "8/14/2018 11:30:03 AM",
"8/14/2018 11:32:26 AM", "8/14/2018 4:03:27 PM", "8/14/2018 4:04:05 PM",
"8/14/2018 4:04:11 PM", "8/20/2018 4:02:00 PM", "8/20/2018 6:12:50 PM",
"8/21/2018 9:56:51 AM", "8/21/2018 9:56:59 AM", "8/22/2018 10:43:45 AM",
"8/22/2018 10:43:57 AM", "8/22/2018 4:34:53 PM", "8/23/2018 1:53:25 PM",
"8/23/2018 1:53:36 PM", "8/23/2018 11:47:15 AM", "8/23/2018 12:23:44 PM",
"8/23/2018 12:26:20 PM", "8/23/2018 2:38:59 PM", "8/23/2018 2:39:19 PM"
), class = "factor"), MMR_NBR = structure(c(12L, 10L, 2L, 2L,
8L, 11L, 5L, 5L, 7L, 7L, 7L, 8L, 9L, 3L, 4L, 4L, 1L, 1L, 6L,
6L), .Label = c("B00215", "B00216", "B00218", "B00219", "K00364",
"K00625", "K00632", "K00642", "K00646", "W00362", "W00364", "W00365"
), class = "factor"), Action = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 1L,
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("DFV",
"SAP Load"), class = "factor")), .Names = c("Timestamp", "MMR_NBR",
"Action"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")
в приведенном выше примере данных 8/14/2018 11:22:18 AM W00364 SAP Load
должны быть возвращены вместе с аналогичными записями в результате запроса.
R Сценарий:
sql="SELECT DISTINCT Timestamp, MMR_NBR, Action FROM df5 WHERE (Action='DFV' OR Action='SAP Load') AND MMR_NBR<>''"
df5 <- sqldf::sqldf(sql)
sql="SELECT MMR_NBR,Action, COUNT(*) FROM df5 GROUP BY MMR_NBR HAVING COUNT(*)=1"
df6 <- sqldf::sqldf(sql)