Rapidminer 计数总出现次数并按日期排序

如何解决Rapidminer 计数总出现次数并按日期排序

我有这样设置的 rapidminer 示例，

ID   Issue       Exp  
100  9/8/2020    11/8/2020
100  8/5/2019    9/5/2019
101  6/3/2020    10/1/2020
102  8/15/2020   12/12/2020

我想添加一个新列，该列将通过添加数字并按最早日期排序来计算 ID 的出现次数，以便我们知道我在什么日期计数了多少。

这样输出，

ID   Issue       Exp         Count  
100  8/5/2019    9/5/2019    1
100  9/8/2020    11/8/2020   2
101  6/3/2020    10/1/2020   1
102  8/15/2020   12/12/2020  1

但是当我按 ID 聚合并进行计数时，它只会计算总数，并为相同的 ID 显示它们。因此，对于 ID 100，它两次都显示为 2，因为它只是两次添加数字。

例如，对于 2019 年的 ID 100，我们只有 1 个发行日期，因此计数为 1，当我们在 2020 年再次找到 ID 100 时，计数将为 2。因此，按日期排序也很重要，因为它将帮助我们以正确的顺序查找 ID 出现。

感谢任何帮助。

谢谢。

解决方法

一种方法是使用 Loop Values 运算符循环遍历 ID 运算符的所有可能值，使用该值过滤示例集（已经排序），由此生成一个新的递增 id过滤后的集合，最后将所有过滤后的示例重新组合在一起。

这是执行此操作的过程和相应的 XML。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><process version="9.9.000">
  <context>
    <input/>
    <output/>
    <macros/>
  </context>
  <operator activated="true" class="process" compatibility="9.9.000" expanded="true" name="Process">
    <parameter key="logverbosity" value="init"/>
    <parameter key="random_seed" value="2001"/>
    <parameter key="send_mail" value="never"/>
    <parameter key="notification_email" value=""/>
    <parameter key="process_duration_for_mail" value="30"/>
    <parameter key="encoding" value="SYSTEM"/>
    <process expanded="true">
      <operator activated="true" class="retrieve" compatibility="9.9.000" expanded="true" height="68" name="Retrieve occById" width="90" x="45" y="34">
        <parameter key="repository_entry" value="//Local Repository/data/occById"/>
      </operator>
      <operator activated="true" class="blending:sort" compatibility="9.9.000" expanded="true" height="82" name="Sort" width="90" x="179" y="34">
        <list key="sort_by">
          <parameter key="ID" value="ascending"/>
          <parameter key="Issue" value="ascending"/>
        </list>
      </operator>
      <operator activated="true" class="concurrency:loop_values" compatibility="9.9.000" expanded="true" height="82" name="Loop Values" width="90" x="313" y="34">
        <parameter key="attribute" value="ID"/>
        <parameter key="iteration_macro" value="loop_value"/>
        <parameter key="reuse_results" value="false"/>
        <parameter key="enable_parallel_execution" value="true"/>
        <process expanded="true">
          <operator activated="true" class="filter_examples" compatibility="9.9.000" expanded="true" height="103" name="Filter Examples" width="90" x="112" y="34">
            <parameter key="parameter_string" value="ID=%{loop_value}"/>
            <parameter key="parameter_expression" value=""/>
            <parameter key="condition_class" value="attribute_value_filter"/>
            <parameter key="invert_filter" value="false"/>
            <list key="filters_list">
              <parameter key="filters_entry_key" value="ID.eq.%{loop_value}"/>
            </list>
            <parameter key="filters_logic_and" value="true"/>
            <parameter key="filters_check_metadata" value="true"/>
          </operator>
          <operator activated="true" class="generate_id" compatibility="9.9.000" expanded="true" height="82" name="Generate ID" width="90" x="313" y="34">
            <parameter key="create_nominal_ids" value="false"/>
            <parameter key="offset" value="0"/>
          </operator>
          <connect from_port="input 1" to_op="Filter Examples" to_port="example set input"/>
          <connect from_op="Filter Examples" from_port="example set output" to_op="Generate ID" to_port="example set input"/>
          <connect from_op="Generate ID" from_port="example set output" to_port="output 1"/>
          <portSpacing port="source_input 1" spacing="0"/>
          <portSpacing port="source_input 2" spacing="0"/>
          <portSpacing port="sink_output 1" spacing="0"/>
          <portSpacing port="sink_output 2" spacing="0"/>
        </process>
      </operator>
      <operator activated="true" class="append" compatibility="9.9.000" expanded="true" height="82" name="Append" width="90" x="447" y="34">
        <parameter key="datamanagement" value="double_array"/>
        <parameter key="data_management" value="auto"/>
        <parameter key="merge_type" value="all"/>
      </operator>
      <connect from_op="Retrieve occById" from_port="output" to_op="Sort" to_port="example set input"/>
      <connect from_op="Sort" from_port="example set output" to_op="Loop Values" to_port="input 1"/>
      <connect from_op="Loop Values" from_port="output 1" to_op="Append" to_port="example set 1"/>
      <connect from_op="Append" from_port="merged set" to_port="result 1"/>
      <portSpacing port="source_input 1" spacing="0"/>
      <portSpacing port="sink_result 1" spacing="0"/>
      <portSpacing port="sink_result 2" spacing="0"/>
    </process>
  </operator>
</process>

输入数据是手工制作的，并以名称 occById 存储在本地存储库中 - 看起来像这样。

结果如下。