找出占总数特定百分比的最大值的观测值
Find the observations with the largest values that make up a specific percentage of the total
我观察了很多客户（或“用户”）和他们在很多天的访问时间。现在我想 select 占客户总访问时间 80% 的客户。更准确地说，我想依次 select 总访问时间最高的客户，直到达到客户累计访问时间的 80% 的截止值。
示例数据：
da = data.frame(userid = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5), day = c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2), total_visit_time = c(28,4,312,22,1,93,30,67,211,81))
da
userid day total_visit_time
1 1 1 28
2 1 2 4
3 2 1 312
4 2 2 22
5 3 1 1
6 3 2 93
7 4 1 30
8 4 2 67
9 5 1 211
10 5 2 81
我已经弄清楚了如果我只对每位客户进行一次观察并计算几天的总访问时间，它是如何工作的，但我想保留我的示例数据的数据结构。
示例数据：假设我们观察到 10 个用户及其总访问时间（以秒为单位）：
da = data.frame(userid = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), total_visit_time = c(28,4,312,22,1,93,30,67,211,81))
da
userid total_visit_time
1 1 28
2 2 4
3 3 312
4 4 22
5 5 1
6 6 93
7 7 30
8 8 67
9 9 211
10 10 81
我们计算了客户的总访问时间，即 849 秒。我们根据客户的访问时间降序排列：
da = da %>% mutate(overall_time = sum(total_visit_time)) %>%
arrange(desc(total_visit_time))
da
userid total_visit_time overall_time
1 3 312 849
2 9 211 849
3 6 93 849
4 10 81 849
5 8 67 849
6 7 30 849
7 1 28 849
8 4 22 849
9 2 4 849
10 5 1 849
我们计算客户累计花费的时间（按降序排列）：
da = da %>%
mutate(cumulative_time = cumsum(total_visit_time))
da
userid total_visit_time overall_time cumulative_time
1 3 312 849 312
2 9 211 849 523
3 6 93 849 616
4 10 81 849 697
5 8 67 849 764
6 7 30 849 794
7 1 28 849 822
8 4 22 849 844
9 2 4 849 848
10 5 1 849 849
我们计算客户访问时间占总时间的累计百分比：
da = da %>% mutate(percentage_of_time = cumulative_time/overall_time)
da
userid total_visit_time overall_time cumulative_time percentage_of_time
1 3 312 849 312 0.367
2 9 211 849 523 0.616
3 6 93 849 616 0.726
4 10 81 849 697 0.821
5 8 67 849 764 0.900
6 7 30 849 794 0.935
7 1 28 849 822 0.968
8 4 22 849 844 0.994
9 2 4 849 848 0.999
10 5 1 849 849 1.000
我们过滤掉累计访问时间百分比 < .80 的客户：
da = filter(da, percentage_of_time < .80)
da
userid total_visit_time overall_time cumulative_time percentage_of_time
1 3 312 849 312 0.367
2 9 211 849 523 0.616
3 6 93 849 616 0.726
如果我想保留客户的所有观察结果，它如何处理我的分组数据？
这里是 data.table 的解决方案：
da = data.table(userid = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5),
day = c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2),
total_visit_time = c(28,4,312,22,1,93,30,67,211,81))
da[,perc_visit := sum(total_visit_time)/sum(da$total_visit_time), by = userid]
da_unique <- unique(da[,.(userid,perc_visit)])[order(-perc_visit),][,cum_perc_visit := cumsum(perc_visit)]
da <- merge(da,da_unique[,.(userid,cum_perc_visit)], by = "userid")[order(cum_perc_visit)]
da[cum_perc_visit<0.8,]
我观察了很多客户（或“用户”）和他们在很多天的访问时间。现在我想 select 占客户总访问时间 80% 的客户。更准确地说，我想依次 select 总访问时间最高的客户，直到达到客户累计访问时间的 80% 的截止值。
示例数据：
da = data.frame(userid = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5), day = c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2), total_visit_time = c(28,4,312,22,1,93,30,67,211,81))
da
userid day total_visit_time
1 1 1 28
2 1 2 4
3 2 1 312
4 2 2 22
5 3 1 1
6 3 2 93
7 4 1 30
8 4 2 67
9 5 1 211
10 5 2 81
我已经弄清楚了如果我只对每位客户进行一次观察并计算几天的总访问时间，它是如何工作的，但我想保留我的示例数据的数据结构。
示例数据：假设我们观察到 10 个用户及其总访问时间（以秒为单位）：
da = data.frame(userid = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), total_visit_time = c(28,4,312,22,1,93,30,67,211,81))
da
userid total_visit_time
1 1 28
2 2 4
3 3 312
4 4 22
5 5 1
6 6 93
7 7 30
8 8 67
9 9 211
10 10 81
我们计算了客户的总访问时间，即 849 秒。我们根据客户的访问时间降序排列：
da = da %>% mutate(overall_time = sum(total_visit_time)) %>%
arrange(desc(total_visit_time))
da
userid total_visit_time overall_time
1 3 312 849
2 9 211 849
3 6 93 849
4 10 81 849
5 8 67 849
6 7 30 849
7 1 28 849
8 4 22 849
9 2 4 849
10 5 1 849
我们计算客户累计花费的时间（按降序排列）：
da = da %>%
mutate(cumulative_time = cumsum(total_visit_time))
da
userid total_visit_time overall_time cumulative_time
1 3 312 849 312
2 9 211 849 523
3 6 93 849 616
4 10 81 849 697
5 8 67 849 764
6 7 30 849 794
7 1 28 849 822
8 4 22 849 844
9 2 4 849 848
10 5 1 849 849
我们计算客户访问时间占总时间的累计百分比：
da = da %>% mutate(percentage_of_time = cumulative_time/overall_time)
da
userid total_visit_time overall_time cumulative_time percentage_of_time
1 3 312 849 312 0.367
2 9 211 849 523 0.616
3 6 93 849 616 0.726
4 10 81 849 697 0.821
5 8 67 849 764 0.900
6 7 30 849 794 0.935
7 1 28 849 822 0.968
8 4 22 849 844 0.994
9 2 4 849 848 0.999
10 5 1 849 849 1.000
我们过滤掉累计访问时间百分比 < .80 的客户：
da = filter(da, percentage_of_time < .80)
da
userid total_visit_time overall_time cumulative_time percentage_of_time
1 3 312 849 312 0.367
2 9 211 849 523 0.616
3 6 93 849 616 0.726
如果我想保留客户的所有观察结果，它如何处理我的分组数据？
这里是 data.table 的解决方案：
da = data.table(userid = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5),
day = c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2),
total_visit_time = c(28,4,312,22,1,93,30,67,211,81))
da[,perc_visit := sum(total_visit_time)/sum(da$total_visit_time), by = userid]
da_unique <- unique(da[,.(userid,perc_visit)])[order(-perc_visit),][,cum_perc_visit := cumsum(perc_visit)]
da <- merge(da,da_unique[,.(userid,cum_perc_visit)], by = "userid")[order(cum_perc_visit)]
da[cum_perc_visit<0.8,]