如何从大数据中选择每月最后一天交易的会员答案

【问题标题】：How to select the members who has transacted on the last date of every month from a large data如何从大数据中选择每月最后一天交易的会员
【发布时间】：2020-02-18 08:51:39
【问题描述】：

我有每天交易的会员数据，我需要全年每个月最后一天交易的所有会员的列表。

我的输出需要包含在 2019 年 1 月 31 日、2019 年 2 月 28 日等到 2019 年 12 月 31 日进行过交易的成员列表（包含所有列）。

【问题讨论】：

也许这篇文章是相关的stackoverflow.com/questions/41201629/…
@maarvd 不是真的，无论如何谢谢！

标签： r dplyr lubridate

【解决方案1】：

month.ends <- as.Date(paste(unique(year(df$date)), unique(month(df$date)), "01", sep = "-"))-1

df %>% filter(date %in% month.ends)

如果您只想要其他一些列的唯一成员名称，您可以使用 distinct 函数

【讨论】：

【解决方案2】：

好的，这是一个效率很低的代码（对于 R 来说相对较新），但我认为如果你只想在 2019 年这样做，它就可以工作。

#create a manual dataframe with the last days of the months in 2019
LastDays <- structure(list(Date = structure(c(7L, 2L, 10L, 4L, 11L, 5L, 
12L, 13L, 6L, 8L, 3L, 1L, 9L), .Label = c("10-12-2019", "28-2-2019", 
"30-11-2019", "30-4-2019", "30-6-2019", "30-9-2019", "31-1-2019", 
"31-10-2019", "31-12-2019", "31-3-2019", "31-5-2019", "31-7-2019", 
"31-8-2019"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-13L))

#remove transactions on other dates in a new dataframe
df_subset <- df[which(df$Date %in% LastDays$Date),]

#find Members which did transactions on all the last days of the month
Members <- df_subset %>% group_by(Member, Date) %>% summarise_all(funs(mean)) %>% select(Member, Date) %>% filter(n() >11)
Members <- unique(Members$Member)

#The information of all the members which transacted on all last dates of the year
df[which(df$Member %in% Members),]

【讨论】：