前言
已经介绍了R语言中的排名窗口函数，本节介绍一下R语言中的偏移窗口函数，如果使用纯R语言语句实现“偏移”效果，很是复杂，可以说偏移窗口函数是处理“偏移”数据问题的利器。
【R语言】窗口函数系列一：排名窗口函数
窗口函数：计算环比和同比
窗口函数：制作vintage报表
函数对比
风格依旧，与sql中偏移窗口函数对比来介绍R语言中的偏移窗口函数，若熟悉sql中的偏移窗口函数，会发现R语言中的偏移窗口函数可以说是“粘贴复制”sql中的窗口函数。R语言中有5个偏移窗口函数: lead()、lag()、first()、last()和nth()函数。
函数使用
数据仍使用之前的数据：
user_no | order_no | buy_date | amt |
|---|---|---|---|
u01 | dadeca | 2019/1/1 | 100 |
u02 | xaefaw | 2018/6/5 | 100 |
u01 | daecaw | 2019/2/1 | 200 |
u02 | sdawfa | 2018/2/1 | 150 |
u01 | cwewca | 2019/3/1 | 200 |
u01 | wcawca | 2018/7/1 | 120 |
u02 | wdcbhf | 2019/3/1 | 500 |
u02 | qweace | 2019/1/1 | 300 |
u01 | ceasxa | 2018/12/1 | 300 |
u01 | xasaec | 2019/2/1 | 150 |
1 lead函数
R语言中的lead函数与sql中的lead函数相同，lead(column,n)获取当前数据行按照某种排序规则的下第n行数据的某个字段：例如，计算每位客户购买时间之间的时间间隔，故先在当前购买时间后面添加下次购买时间：
data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(lead_date = lead(buy_date, 1, order_by = buy_date)) %>% arrange(user_no, buy_date)
然后添加一个新的字段：两个时间相减
data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(lead_date = lead(buy_date, 1, order_by = buy_date)) %>% arrange(user_no, buy_date) %>% mutate(diff_time = difftime(lead_date, buy_date, units = "days"))
例如计算每个客户消费金额的环比变化：
data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(lead_amt = lead(amt, 1, order_by = buy_date)) %>% arrange(user_no, buy_date) %>% mutate(huanbi = (lead_amt - amt)/amt)
2 lag函数
R语言中的lag函数与sql中的lag函数相同，lag(column,n)获取当前数据行按照某种排序规则的上n行数据的某个字段，lag函数与lead函数可以等价替换。例如：获取每位客户当前购买时间的上一次时间：
data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(lag_date = lag(buy_date, 1, order_by = buy_date)) %>% arrange(user_no, buy_date)
3 frist函数
R语言中的frist函数与sql中的first_value函数相同，first函数按照某种方式排序下取最早的某一个字段的值，例如取每位客户第一次购买时间：
data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(first_date = first(buy_date,order_by = buy_date)) %>% arrange(user_no, buy_date)
4 last函数
R语言中的last函数与sql中的last_value函数相同，last函数按照某种方式排序下取最近(晚)的某一个字段的值，例如取每位客户最近一次购买时间：
data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(last_date = last(buy_date,order_by = buy_date)) %>% arrange(user_no, buy_date)
5 nth函数
R语言中的nth函数与sql中的nth_value函数相同，nth函数介于first函数和last函数，first函数是取某个字段的最早记录，last函数取某个字段的最晚记录，而nth是取某个字段的第n个记录：例如取每位客户的第二次购买时间：
data1 %>% group_by(user_no) %>% mutate(nth_date = nth(buy_date,2,order_by = buy_date)) %>% arrange(user_no, buy_date)
总结
本文介绍了R语言中的偏移窗口函数，在处理“错位“数据的时候可以使用偏移窗口函数，例如计算同比、环比、第一次消费时间、最近一次消费时间、每次消费时间间隔等。
