不明白为什么我的超前和滞后功能忽略了group by。这是一个简单的例子（实际上我需要按 5 列分组）。?
# Dummy DataSet
df <- data.frame(group = c("a","a","a","a", "a", "b", "b", "b", "b", "b"),
order = c(3, 4, 2, 5, 1, 1, 3, 4, 2, 4),
value = c(15, 22, 43, 31, 25, 11, 37, 24, 18, 9))
"group" "order" "value"
"a" 3 15
"a" 4 22
"a" 2 43
"a" 5 31
"a" 1 25
"b" 1 11
"b" 3 37
"b" 4 24
"b" 2 18
"b" 4 9
试过这个，但即使是 order by 在这里也不起作用
df …是否可以使用 SalesForce 提供的 REST API 获取所有潜在客户及其所有详细信息的列表？
如何使用简单的curl 连接通过Zoho CRM v2 API 添加Zoho CRM 潜在客户？该文档不仅不清楚如何添加潜在客户，而且还不清楚如何获取正确的 oAuth 令牌来创建潜在客户。
mathematica我们有RealDigits可以识别带小数点和整数值的第一个非零数字。请参阅下面的示例：
RealDigits[ 0.00318, 10, 1]
{{3},-2}
RealDigits[ 419, 10, 1]
{{4},-2}
在上面的示例中，函数识别 3 和 4 分别表示 0.00318 和 419。
中是否有类似的功能R？
假设我有下表:
date version
2015-02-01 v1
2015-02-02 v1
2015-02-03 v1
2015-02-04 v1
2015-02-02 v2
2015-02-03 v2
2015-02-08 v1
2015-02-09 v1
我的查询应该以这样的方式对日期进行分组:
datefrom dateto version
2015-02-01 2015-02-04 v1
2015-02-08 2015-02-09 v1
2015-02-02 2015-02-03 v2
我尝试了一些东西
LEAD(date) OVER(PARTITION BY version ORDER BY date)
但它并没有真正得到回报,因为我无法对日期的"箱子"进行分组.我想将每个后续日期分组到bin上,不允许日期间隔.
如何使用'id'的lookupField更新潜在客户？我尝试执行更新但收到'1003 - 字段'id'不允许'错误.以下是我的请求数据供参考.
{
"action": "updateOnly",
"lookupfield": "id",
"input": [
{
"id": "11",
"Company": "TestCompany",
"NumberOfEmployees": "100"
}
]
}
我在 SQLite 中对Codility / 练习 6 SQL / SqlEventsDelta 的解决方案在本地数据库浏览器中有效，但在在线 Codility 测试编辑器中无效。我该如何解决这个问题？我想使用我自己的 SQLite 代码：
WITH cte1 AS
(
SELECT *, CASE WHEN e2.event_type = e2.prev THEN 0
WHEN e2.event_type = e2.next THEN 0
ELSE 1 END AS grp
FROM (SELECT *, LAG(e1.event_type) OVER(ORDER BY (SELECT 1)) AS prev , LEAD(e1.event_type) OVER(ORDER BY (SELECT 1)) AS next FROM events e1) e2
)
,cte2 AS
(
SELECT cte1.event_type, cte1.time, cte1.grp, cte1.value - LAG(cte1.value) OVER(ORDER BY cte1.event_type, cte1.time) AS value
FROM …我的数据集中有每月格式的DATE变量(例如:Ob1 = 5/1/2013,ob2 = 6/1/2013等).
我想把日期改回一个时期.也就是说,对于整行数据(18个变量),2013年6月1日,现在将是5/1/2013,在相同的变量DATE下.
所以,
以前的数据
Date Var1 Var2 Var3
1/1/2013 A 10 30
2/10/2013 B 15 32
3/15/2013 C 12 36
4/30/2013 D 16 25
新数据
Date Var1 Var2 Var3
12/1/2012 A 10 30
1/10/2013 B 15 32
2/15/2013 C 12 36
3/30/2013 D 16 25
是否有函数或方法可以在 Google Big Query SQL 中执行 LEAD & LAG 来预测新客户、回头客和流失客户？
我的桌子
Order_ID | Date_Start | Date_End |
001 | 2020-1-1 | 2020-2-1 |
001 | 2020-2-1 | 2020-3-1 |
001 | 2020-3-1 | 2020-4-1 |
预期输出：
Order_ID | Date_Start | Date_End | Churn_Status
001 | 2020-1-1 | 2020-2-1 | New Customer
001 | 2020-2-1 | 2020-3-1 | Recurring
001 | 2020-3-1 | 2020-4-1 | Churned
谢谢。任何帮助你都是有用的。
我正在尝试检索特定“name2”之后的下一个“name1”。例如，“name2”中“complete2”之后的下一个“name1”是“init3”。这是我使用的查询，但它返回 null。
date_time name1 name2
2017-11-23 00:09:46 init1 complete1
2017-11-23 00:09:48 init2 complete2
2017-11-23 00:09:50 init3 complete3
select date_time,name1,name2,
lead(name1,1) over (order by date_time) as next_word
from tab1
where date_time between "2017-11-23 00:00:00" and "2017-11-23 23:59:59"
and name2 like "%complete2%";
我很难带领或滞后于整个数据帧。我能做的是通过以下尝试来移动单个列，但不能进行全部操作：
require('DataCombine')
df_l <- slide(df, Var = var1, slideBy = -1)
使用colnames（x_ret_mon）作为Var不起作用，我被告知在数据框中找不到变量名。
这种尝试将列向右移而不是向下移：
df_l<- dplyr::lag(df)
这只会为滞后变量创建新变量，但是我不知道如何有效删除旧的非滞后值：
df_l<-shift(df, n=1L, fill=NA, type=c("lead"), give.names=FALSE)
我知道我可以使用LAG和LEAD从结果集中获取上一行和下一行。我想知道的是如何获取下一行，该行之后的行以及下一行。如果可能的话，我不想使用游标。
LEAD(n)n 可能是前面的行数吗？