У меня есть данные о чистых продажах на уровне даты, storeid (100, 101, 102) и дневной части (завтрак / обед) (3 клавиши - период, идентификатор магазина и дневная часть).Я хочу рассчитать 7-дневную скользящую среднюю по тем же ключам (текущая дата + предыдущие 6 дат для тех же значений storeid и day part).У кого-нибудь есть решение для этого?
Эквивалентный код R был бы:
final=data.table(final %>%
group_by(StoreID,Day_Part) %>%
arrange(Period,StoreID,Day_Part) %>%
mutate(Sales_Net_RollingAvg7 = rollapply(data = Sales_Net,width = 7, FUN
= mean,align = "right",fill = NA, na.rm = T)))
Например, если storeid = 100, day part = Breakfast, я ожидаю, что таблица вычислит среднее значениепродаж в текущем + 6 предыдущих вхождений тех же комбинаций (В этом случае, когда Storeid равен 100, а дневная часть - Завтрак).Для каждой записи этот ключ отката должен отличаться в зависимости от значений столбцов storeid и дневной части
ALREADY TRIED:
Создан новый ключ с concat идентификатора магазина и части дня с именем 'Key_1'Создан быстрый расчет таблицы по net_sales --- Перемещение расчета -> Таблица (вниз), включая текущее значение.Но это пропускает 0 и переходит к предыдущему значению.Например, если у последних 7 значений есть два 0, это берет предыдущие 2 (это перемещение 9 шагов назад вместо 7)