固有の日付に基づいて、周波数（forループの代わり）R

Question

I 2列を含む大きな売上データセット（> 1 M行）を有する：

• CLIENT_ID
• PURCHASE_DATE

クライアントIDが頻繁に繰り返されます。

各行について、「過去30日間にクライアントが何回購入したか」を計算したいと思います。

• CLIENT_ID
• PURCHASE_DATE
• Freq_Last_30_Days

現在、I各行をループとnrowしない（）は、次の基準を使用してカウント：

data$Client_ID == data$Client_ID[i] 
data$Purchase_Date < data$Purchase_Date[i] 
data$Purchase_Date >= data$Purchase_Date[i] - 30 

データベースのサイズを考えると、これは何時間もかかります。 forループを使用せずに周波数を見つけるより効率的な方法はありますか？

Answer 1

forループの代わりにsapplyを使用できますが、おそらくまだ遅いですが（試してみる価値があります）。 dplyrのfilterは、ベースRの[]メソッドよりも少し速くなります。例えば

、動物園のライブラリーのrollapplyため

dfr <- data.frame(Client_ID = sample(letters[1:15], 100, replace=TRUE), 
       Date=seq.Date(as.Date("2016-11-1"), length=100, by="1 day")) 

row_fun <- function(i){ 
    subs <- dfr[dfr$Date > dfr$Date[i] - 30 & dfr$Date < dfr$Date[i],] 
    sum(subs$Client_ID == dfr$Client_ID[i]) 
} 
dfr$Freq_Last_30_Days <- sapply(1:nrow(dfr), row_fun)