Julia - 遍历数据框并执行条件操作

Question

找不到任何类似的东西，对 Julia 来说是新的。

尝试看看这是否可以在单个进程中完成，或者应该拆分，或者其他我没有想到的东西。 基本上如下面的 df 所示 - 试图看看我如何向这个 df 添加一个条件逻辑列，锚定在 Year 列上（为 int64 道歉 - 实际数据实际上是 Date df 格式）。

具体来说，为样本添加尾随 2 年列的最佳方法是什么（在显示整体增长正在进行的列旁边 - 在示例 df 中，它是 ProValue 列），类似于：
“ProValue2YrTrailing = cumprod(:Growth .+1) 当年数为每组指定 2 时”

无法弄清楚如何在这里使用@linq 和 Dataframes 通过转换创建条件列。

using DataFramesMeta
df = DataFrame(region  = ["US","US","US","US","US","EU","EU","EU","EU","EU"],
             product =          
   ["apple","apple","apple","banana","banana","apple","apple","banana","banana","banana"],
             year    = [2009,2010,2011,2010,2011,2010,2011,2009,2010,2011],
             Growth   = [0.13,0.23,0.05,0.22,0.28,0.24,0.23,0.03,0.17,0.18])
df = @linq df |>
groupby([:region,:product]) |>
transform(ProValue = cumprod(:Growth .+1))

谢谢！

编辑： 我能想到的一种方法是通过下面，但似乎不是很优雅，尤其是当周期帧从 2 增长到 30 时：

df = @linq df |>
groupby([:region,:product]) |>
transform(ProValueTrailing2 = ["missing"; rolling(prod, :Growth .+1, 2)]) 

Answer 1

这是您想要的吗（我不完全确定 - 我的 :ProValue 变量显示了相对于每组第一年开始的值，这就是为什么第一年它是 1.0）？

julia> transform(groupby(df, [:region, :product]),
                 :Growth => (x -> [1.0; cumprod(x .+ 1)[1:end-1]]) => :ProValue)       
10×5 DataFrame
 Row │ region  product  year   Growth   ProValue 
     │ String  String   Int64  Float64  Float64  
─────┼───────────────────────────────────────────
   1 │ US      apple     2009     0.13    1.0
   2 │ US      apple     2010     0.23    1.13
   3 │ US      apple     2011     0.05    1.3899
   4 │ US      banana    2010     0.22    1.0
   5 │ US      banana    2011     0.28    1.22
   6 │ EU      apple     2010     0.24    1.0
   7 │ EU      apple     2011     0.23    1.24
   8 │ EU      banana    2009     0.03    1.0
   9 │ EU      banana    2010     0.17    1.03
  10 │ EU      banana    2011     0.18    1.2051