这里是数据的一部分。
mydat=structure(list(code = c(123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L,
123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L,
123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L,
123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L,
123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 222L, 222L, 222L, 222L,
222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L,
222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L,
222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L,
222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L, 222L),
item = c(234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L,
234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L,
234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L,
234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L,
234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 234L, 333L,
333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L,
333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L,
333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L,
333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L,
333L, 333L, 333L, 333L, 333L, 333L), return = c(25L, 25L,
21L, 37L, 23L, 27L, 19L, 7L, 16L, 12L, 33L, 24L, 6L, 14L,
4L, 25L, 90L, 27L, 3L, 16L, 7L, 1L, 13L, 11L, 36L, 5L, 6L,
14L, 11L, 41L, 11L, 6L, 4L, 11L, 3L, 6L, 21L, 41L, 28L, 30L,
92L, 4L, 1L, 83L, 3L, 16L, 4L, 25L, 25L, 21L, 37L, 23L, 27L,
19L, 7L, 16L, 12L, 33L, 24L, 6L, 14L, 4L, 25L, 90L, 27L,
3L, 16L, 7L, 1L, 13L, 11L, 36L, 5L, 6L, 14L, 11L, 41L, 11L,
6L, 4L, 11L, 3L, 6L, 21L, 41L, 28L, 30L, 92L, 4L, 1L, 83L,
3L, 16L, 4L), action = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("code",
"item", "return", "action"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-94L))
我有 2 组变量代码 + 项目。这里有两组：
123 234
222 333
我也有操作列。它只能有两个值(类别(零(0(或一(1(。
我需要按返回列的零类别计算90 percentile，该类别位于一个类别的操作之前。 然后我需要按返回列的动作类别的零计算median，该类别位于一个操作类别之前。 (在一个之后我们不碰零(
这些统计数据必须由一类操作之前的 14 个零计算
然后我必须找到上面计算的更多 90% 的值，然后这些值必须由计算的中位数重新计算。
在一个类别的操作之后，返回列的类别再次变为零。为此，我也必须找到上面计算的更多 90% 的值，然后必须将此类值替换为上面计算的中位数(计算 14 个零时(。
请注意，calculation由一类操作之前的 14 个零完成 但按中位数replacing是针对所有行动zero category进行的 并为每个小组表演code+item
结果可以在输出列中。
为了更清楚地说明这里所需的输出。
对于123+234组 90 perc=39,5 中位数=12
对于222+33390 perc=39,5 中位数=12
code item return action output
1 123 234 25 0 25
2 123 234 25 0 25
3 123 234 21 0 21
4 123 234 37 0 16
5 123 234 23 0 23
6 123 234 27 0 27
7 123 234 19 0 19
8 123 234 7 0 7
9 123 234 16 0 16
10 123 234 12 0 12
11 123 234 33 0 33
12 123 234 24 0 24
13 123 234 6 0 6
14 123 234 14 0 14
15 123 234 4 0 4
16 123 234 25 0 25
17 123 234 90 0 **12**
18 123 234 27 0 27
19 123 234 3 0 3
20 123 234 16 0 16
21 123 234 7 0 7
22 123 234 1 0 1
23 123 234 13 0 13
24 123 234 11 0 11
25 123 234 36 0 36
26 123 234 5 0 5
27 123 234 6 0 6
28 123 234 14 0 14
29 123 234 11 0 11
30 123 234 41 0 16
31 123 234 11 1 Na
32 123 234 6 1 Na
33 123 234 4 1 Na
34 123 234 11 1 Na
35 123 234 3 0 3
36 123 234 6 0 6
37 123 234 21 0 21
38 123 234 41 0 **12**
39 123 234 28 0 28
40 123 234 30 0 30
41 123 234 92 0 **12**
42 123 234 4 0 4
43 123 234 1 0 1
44 123 234 83 0 **12**
45 123 234 3 0 3
46 123 234 16 0 16
47 123 234 4 0 4
48 222 333 25 0 25
49 222 333 25 0 25
50 222 333 21 0 21
51 222 333 37 0 16
52 222 333 23 0 23
53 222 333 27 0 27
54 222 333 19 0 19
55 222 333 7 0 7
56 222 333 16 0 16
57 222 333 12 0 12
58 222 333 33 0 33
59 222 333 24 0 24
60 222 333 6 0 6
61 222 333 14 0 14
62 222 333 4 0 4
63 222 333 25 0 25
64 222 333 90 0 **12**
65 222 333 27 0 27
66 222 333 3 0 3
67 222 333 16 0 16
68 222 333 7 0 7
69 222 333 1 0 1
70 222 333 13 0 13
71 222 333 11 0 11
72 222 333 36 0 36
73 222 333 5 0 5
74 222 333 6 0 6
75 222 333 14 0 14
76 222 333 11 0 11
77 222 333 41 0 16
78 222 333 11 1 Na
79 222 333 6 1 Na
80 222 333 4 1 Na
81 222 333 11 1 Na
82 222 333 3 0 3
83 222 333 6 0 6
84 222 333 21 0 21
85 222 333 41 0 **12**
86 222 333 28 0 28
87 222 333 30 0 30
88 222 333 92 0 **12**
89 222 333 4 0 4
90 222 333 1 0 1
91 222 333 83 0 **12**
92 222 333 3 0 3
93 222 333 16 0 16
94 222 333 4 0 4
** 我标记了值被中位数替换的行。
withtidyverse：
mydat%>%
group_by(code,item)%>%
mutate(output=ifelse(return>quantile(return,.9) & action==0,median(return),return))
如果我理解正确，OP 想要
计算每组codeitem组之前最后- 14 个"零动作行"(即带
action == 0的行(的90% 分位数和中位数，然后是第一行和action == 1行。(这意味着每组只有一条action == 1值。 - 将
return值复制到带有action == 0的所有行的output。 - 如果
output值大于 90% 分位数，则将其替换为每组中第一行action == 1之前的所有零操作行中的中位数。
这可以通过更新非等值连接并进行一些准备来解决
library(data.table)
# mark the zero acton rows before the the action period
setDT(mydat)[, zero_before := cummax(action), by = .(code, item)]
# compute median and 90% quantile for that last 14 rows before each action period
agg <- mydat[zero_before == 0,
quantile(tail(return, 14L), c(0.5, 0.9)) %>%
as.list() %>%
set_names(c("med", "q90")) %>%
c(.(zero_before = 0)), by = .(code, item)]
agg
code item med q90 zero_before
1: 123 234 12 39.5 0
2: 222 333 12 39.5 0
# append output column
mydat[action == 0, output := as.double(return)][
# replace output values greater q90 in an update non-equi join
agg, on = .(code, item, action, return > q90), output := as.double(med)][
# remove helper column
, zero_before := NULL]
由于mydat有 94 行，我们将仅显示更新的行：
mydat[return != output]
code item return action output 1: 123 234 90 0 12 2: 123 234 41 0 12 3: 123 234 41 0 12 4: 123 234 92 0 12 5: 123 234 83 0 12 6: 222 333 90 0 12 7: 222 333 41 0 12 8: 222 333 41 0 12 9: 222 333 92 0 12 10: 222 333 83 0 12