RcppRoll或CumSum滞后于动态窗口

Question

对于以下问题，必须有一个简单的，可能的递归解决方案。如果有人可以帮助，我将非常感谢：

我使用data.table和RcppRoll计算过去26周内每种产品在合格周内的每周销售额。使用26的窗口，只要当前星期数> 26，就可以正常工作。但是，当当前星期数<= 26时，我想使用大小为26、25，...等的窗口上。

公式将是：基准销售额=超过26（或更少）周的销售额之和（当前周之前，仅在合格周中）除以合格周数＃

这里有一些代码可以创建测试数据：

library("data.table")
library("RcppRoll")

products <- seq(1:10) #grouping variable
weeks <- seq(1:100) #weeks
sales <- round(rchisq(1000, 2),0) #sales
countweek <- round(runif(1000, 0,1),0) #1, if qualified weeks

data <- as.data.table(cbind(merge(weeks,products,all=T),sales,countweek))
names(data) <- c("week","product","sales","countweek")
data <- data[order(product,week)]

data[,pastsales:=shift(RcppRoll::roll_sumr(sales*countweek,26L,fill=0),1L,0,"lag"),by=.(product)]
data[,rollweekcount:=shift(RcppRoll::roll_sumr(countweek,26L,fill=0),1L,0,"lag"),by=.(product)]
data[,baseline:=pastsales/rollweekcount]

您可以在产品1的第26行看到休息。在26行之后，我得到了预期的结果：

> data[product == 1]
     week product sales countweek pastsales rollweekcount baseline
...
 20:   20       1     1         0         0             0      NaN
 21:   21       1     2         0         0             0      NaN
 22:   22       1     1         1         0             0      NaN
 23:   23       1     0         0         0             0      NaN
 24:   24       1     3         1         0             0      NaN
 25:   25       1     5         1         0             0      NaN
 26:   26       1     5         1         0             0      NaN
 27:   27       1     1         1        44            13 3.384615
 28:   28       1     0         1        45            14 3.214286
 29:   29       1     5         0        44            14 3.142857
 30:   30       1     0         1        44            14 3.142857
 31:   31       1     3         1        44            14 3.142857
 32:   32       1     4         0        42            14 3.000000
...

Answer 1

您需要一个“自适应”窗口宽度。不确定RcppRoll，但是较新版本的data.table具有frollsum，可以执行此操作

data[, pastsales := shift(frollsum(sales*countweek, pmin(1:.N, 26L), adaptive = TRUE),
                          1L, 0, "lag"),
     by = .(product)]

data[, rollweekcount := shift(frollsum(countweek,  pmin(1:.N,  26L), adaptive = TRUE), 
                              1L, 0, "lag"), 
     by = .(product)]