嗨，我对以下不同情况有疑问。 真的感谢任何帮助！
方案A ：我想添加最后一列，为该用户ID计算，与第一的上网到第一的预定日期。 如果他在预订操作之前没有进行任何网络操作，则将其留空。 有人可以通过函数而不是jsl帮助我了解公式的外观吗？
| 用户身份 | 行动 | 日期 | 第一个网络日期至第一个预订日期 |
| 2523 | 网路 | 2018-05-06 | 22 |
| 2523 | 网路 | 2018-05-16 | 22 |
| 2523 | 订票 | 2018-05-28 | 22 |
| 2523 | 订票 | 2018-06-08 | 22 |
| 2523 | 网路 | 2018-07-08 | 22 |
| 2523 | 订票 | 2018-08-08 | 22 |
情况B ：根据上面的表格，我想计算出另一个表格，如下所示，其中包含每个用户ID，“第一个网络操作日期“在预订之前”到每个预订日期。 根据逻辑，将上表作为输入的理想结果如下所示，此用户ID的日差为3个实例。 与方案A中的情况相同，我们仅考虑网上预订之前的时间。
| 用户身份 | 实例 | 计算 |
| 2523 | 22 | 5/28减5/6 |
| 2523 | 33 | 6/8减5/6 |
| 2523 | 31 | 8/8减7/8 |
谢谢！
嗨乔安，
经过一番尝试后，我能够产生一组列公式，这些列公式可以产生所需的输出（请参阅附件）。 重要的是，该表必须按“ userId”和“ date”进行排序才能使公式正常工作。
最好的，
TS
我认为以下公式将适用于方案A：
它尚未进行优化，但可能会向您展示如何完成此操作。
它逐步在公式中使用了一些简单的jsl。
请查看用于表生成的完整脚本：
New Table( "20210404_user_web_booking_matrixexample",
Add Rows( 12 ),
Compress File When Saved( 1 ),
New Column( "userID",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values(
[2523, 2523, 2523, 2523, 2523, 2523, 2540, 2540, 2540, 2540, 2540, 2540]
),
Set Display Width( 66 )
),
New Column( "action",
Character( 16 ),
"Nominal",
Set Values(
{"web", "web", "booking", "booking", "web", "booking", "web", "web",
"booking", "booking", "web", "booking"}
),
Set Display Width( 73 )
),
New Column( "date",
Numeric,
"Continuous",
Format( "y/m/d", 12 ),
Input Format( "y/m/d" ),
Set Values(
[3608409600, 3609273600, 3610310400, 3611260800, 3613852800, 3616531200,
3647462400, 3647548800, 3647635200, 3647721600, 3647808000, 3647894400]
),
Set Display Width( 92 )
),
New Column( "first web date to first booking date",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [22, 22, 22, 22, 22, 22, ., ., ., ., ., .] ),
Set Display Width( 150 )
),
New Column( "formula",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula(
Names Default To Here( 1 );
dat_vec = :date << get values;
web_vec = :action << get values;
user_vec = :userID << get values;
user_index = user_vec == :userID[Row()];
web_index = Matrix(
Substitute( :action << get values, "web", 1, "booking", 0 )
);
web_dat = dat_vec[Loc( user_index & web_index )];
booking_dat = dat_vec[Loc( user_index & !web_index )];
(Minimum( booking_dat ) - Minimum( web_dat )) / (3600 * 24);
),
Set Selected
)
)
