Условные и сгруппированные сводки по неделям dplyr
Сложный предыдущий вопрос, скажем, у меня есть следующие данные носка.
>socks
year drawer week sock_total
1990 1 1 3
1990 1 2 4
1990 1 3 3
1990 1 4 2
1990 1 5 4
1990 2 1 1
1990 2 2 1
1990 2 3 1
1990 2 4 1
1990 2 5 2
1990 3 1 3
1990 3 2 4
1990 3 3 4
1990 3 4 4
1990 3 5 4
1991 1 1 4
1991 1 2 3
1991 1 3 2
1991 1 4 2
1991 1 5 3
1991 2 1 1
1991 2 2 3
1991 2 3 4
1991 2 4 4
1991 2 5 3
1991 3 1 2
1991 3 2 3
1991 3 3 3
1991 3 4 2
1991 3 5 3
Как я могу использовать summarise в dplyr создать новую переменнуюgrowth что равно 1 если их было увеличение в каждую неделю между первым и вторым годом - еще 0, Данные должны выглядеть так
>socks
drawer week growth
1 1 1
1 2 0
1 3 0
1 4 0
1 5 0
2 1 0
2 2 1
2 3 1
2 4 1
2 5 1
3 1 0
3 2 0
3 3 0
3 4 0
3 5 0
Кроме того, как вы будете обрабатывать данные, если у ящика не было соответствующей недели в течение одного года. иначе добавить NA если неделя отсутствовала
2 ответа
Ответ будет очень похож на предыдущий, но сгруппирован по drawer а также weekкомментарий @eipi10 также отличный вариант; Вы можете справиться с отсутствующим годом для конкретного drawer а также week используя индекс после subset, который превращает нулевой объект длины в NA:
Например:
df %>%
group_by(drawer, week) %>%
summarise(growth = +(sock_total[year==1991][1] - sock_total[year==1990][1] > 0))
# ^^^ ^^^
# A tibble: 15 x 3
# Groups: drawer [?]
# drawer week growth
# <int> <int> <int>
# 1 1 1 1
# 2 1 2 0
# 3 1 3 0
# 4 1 4 0
# 5 1 5 0
# 6 2 1 0
# 7 2 2 1
# 8 2 3 1
# 9 2 4 1
#10 2 5 1
#11 3 1 0
#12 3 2 0
#13 3 3 0
#14 3 4 0
#15 3 5 NA
Данные опускают 1991 год для ящика 3 и недели 5:
structure(list(year = c(1990L, 1990L, 1990L, 1990L, 1990L, 1990L,
1990L, 1990L, 1990L, 1990L, 1990L, 1990L, 1990L, 1990L, 1990L,
1991L, 1991L, 1991L, 1991L, 1991L, 1991L, 1991L, 1991L, 1991L,
1991L, 1991L, 1991L, 1991L, 1991L), drawer = c(1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), week = c(1L, 2L, 3L, 4L,
5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L,
1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L), sock_total = c(3L, 4L, 3L,
2L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 2L, 2L,
3L, 1L, 3L, 4L, 4L, 3L, 2L, 3L, 3L, 2L)), .Names = c("year",
"drawer", "week", "sock_total"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-29L))
Или вы можете попробовать это без complete,
df%>%group_by(drawer,week)%>%
summarise(growth =ifelse(n()<=1,0,ifelse((sock_total[1]-sock_total[2])>=0,0,1)))
# A tibble: 15 x 3
# Groups: drawer [?]
drawer week growth
<int> <int> <dbl>
1 1 1 1
2 1 2 0
3 1 3 0
4 1 4 0
5 1 5 0
6 2 1 0
7 2 2 1
8 2 3 1
9 2 4 1
10 2 5 1
11 3 1 0
12 3 2 0
13 3 3 0
14 3 4 0
15 3 5 0