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使用 Excel 显示日期范围内出现的次数

发布于 2024-08-18 08:26:20 字数 345 浏览 2 评论 0原文

我有一个交易日期列表以及在该日期进行交易的人的用户 ID（仅允许 1 Tx/天）。例如：

我想创建一个矩阵，显示截至每个日期的用户数量1笔交易、2-10笔交易、10-20笔交易等。例如（注意，以下数据与上面的交易数据不对应）：

数据透视表是我最好的机制吗？如果是这样（或不是）我将如何处理这个问题？

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羅雙樹 2024-08-25 08:26:20

我的投票使用枢轴
如果您有 2007 年类似的

数据 1) 选择您上面的数据
2) 插入枢轴
3) 将日期拖至行 Loabel
4) 将用户 ID 拖至列 =>每个用户 ID 获得一列
5）在值中，youiu 应该有用户数
6) 然后您需要添加新列来计算分段 1-10 等中的用户数量

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土豪我们做朋友吧 2024-08-25 08:26:20

我知道我要说的有点“超出范围”，但我遇到了这样的问题，我使用了 R 来解决它。（如果我没有使用 R，我想我会尝试 sql，但我绝不会选择 excel）

我还有一个名为“trans_data”的 2 列表，就像你的一样。列名称为“trans_date”和“user_id”。我还想要一个像您一样的列联表，其中包含特定交易限制内的用户数量。

这是代码

library(plyr)
adply(table(trans_date),1,function(x) {
     d = NULL
     d["1"] <- sum(x==1)
     d["2_to_5"] <- sum(x > 1 & x <= 5) 
     d["6_to_27"] <- sum(x > 5 & x <= 27)
     d["28_to_120"] <- sum(x > 27 & x <= 120)
     d["121_to_398"] <- sum(x > 120 & x <= 398)
     d[">_398"] <- sum(x > 398)
     return(d)
   }
)

和部分结果

  trans_date   1 2_to_5 6_to_27 28_to_120 121_to_398 >_398
1 2009-01-25 257    169      61         7          1     0
2 2009-01-26 145    125      53         3          1     0
3 2009-01-27 175    117      44        12          0     0
4 2009-01-28 171    138      49         7          4     0
5 2009-01-29 756    217      71         5          3     0

I know what I am going to say is a bit "out of scope", but I had a problem like this and I used R to work around it instead. (If I hadn't use R, I think I would have tried sql but in no way I would choose excel)

I also have a 2-columns table named "trans_data", like yours. The column names are "trans_date" and "user_id". I also wanted a contingency table like yours with counts of users within specific transaction limits.

Here is the code

library(plyr)
adply(table(trans_date),1,function(x) {
     d = NULL
     d["1"] <- sum(x==1)
     d["2_to_5"] <- sum(x > 1 & x <= 5) 
     d["6_to_27"] <- sum(x > 5 & x <= 27)
     d["28_to_120"] <- sum(x > 27 & x <= 120)
     d["121_to_398"] <- sum(x > 120 & x <= 398)
     d[">_398"] <- sum(x > 398)
     return(d)
   }
)

and part of the result

  trans_date   1 2_to_5 6_to_27 28_to_120 121_to_398 >_398
1 2009-01-25 257    169      61         7          1     0
2 2009-01-26 145    125      53         3          1     0
3 2009-01-27 175    117      44        12          0     0
4 2009-01-28 171    138      49         7          4     0
5 2009-01-29 756    217      71         5          3     0

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