使用 data.table 中的先前观察创建新近度变量

Question

我愿意创建一个名为新近度的新变量——客户的交易有多近——这对于 RFM 分析很有用。定义如下：我们每周观察每个客户的交易日志，如果客户进行了交易，则分配一个名为“trans”的虚拟变量。如果她在该周进行交易，则 Recency 变量将等于该周数，否则 Recency 将等于之前的 Recency 值。为了更清楚，我还为您创建了一个演示 data.table。

demo<-data.table( cust=rep(c(1:3), 3))
demo[,week:=seq(1,3,1),by=cust]
demo[, trans:=c(1,1,1,0,1,0,1,1,0)]
demo[, rec:=c(1,1,1, 1,2,1,3,3,1)]

我需要计算我在演示 data.table 中手动输入的“rec”变量。还请考虑一下，我可以通过循环处理它，这需要很多时间。因此，如果您以 data.table 方式帮助我，我将不胜感激。提前致谢。

Answer 1

这适用于示例：

demo[, v := cummax(week*trans), by=cust]

   cust week trans rec v
1:    1    1     1   1 1
2:    2    1     1   1 1
3:    3    1     1   1 1
4:    1    2     0   1 1
5:    2    2     1   2 2
6:    3    2     0   1 1
7:    1    3     1   3 3
8:    2    3     1   3 3
9:    3    3     0   1 1

我们每周观察每个客户的交易日志，如果客户进行了交易，我们会分配一个名为“trans”的虚拟变量。如果她在该周进行交易，则 Recency 变量将等于该周数，否则 Recency 将等于之前的 Recency 值。

这意味着采用累积的最大周数，忽略没有交易的周数。由于周数是正数，我们可以将无交易周视为零。