我有按帐户ID进行销售的时间序列。要计算平均增长率，我需要提取每个ID销售额不为零的第一个月。由于可以在不同的时间建立该帐户，因此我需要在帐户中首次动态确定sales> 0的时间。
该行的索引足以让我传递给计算增长的函数。因此，我希望通过帐户ID获得以下结果:
54 - [1]
87 - [4]
95 - [2]
I tried `apply(df$Sales,2,match,x>0)` but this doesn't work.
有指针吗？或者，是否有更简单的方法来使用此数据集计算CAGR？
提前致谢!
CalendarMonth ID Sales
8/1/2008 54 6692.60274
9/1/2008 54 6476.712329
10/1/2008 54 6692.60274
11/1/2008 54 6476.712329
12/1/2008 54 11098.60822
7/1/2008 87 0
8/1/2008 87 0
9/1/2008 87 0
10/1/2008 87 18617.94155
11/1/2008 87 18017.36279
12/1/2008 87 18617.94155
1/1/2009 87 18617.94155
2/1/2009 87 16816.20527
7/1/2008 95 0
8/1/2008 95 8015.956284
9/1/2008 95 0
10/1/2008 95 8015.956284
11/1/2008 95 6309.447514
12/1/2008 95 6519.762431
1/1/2009 95 6519.762431
最佳答案
这对您有帮助吗？
tapply(df$Sales, df$ID, function(a)head(which(a>0),1))
您上面的数据框
df在哪里？如果您想要整个行而不只是索引，这可能会有所帮助:
lapply(unique(df$ID),function(a) head(subset(df,ID==a & Sales>0),1))
关于r - 查找数据框中的第一个非零出现，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13786281/