Question

我使用R学习编程，并在季节性销售方面得到以下提示：

在新模型中，给出两个相同的月度周期;预测伊兰特销售的绝对差异是什么，因为一个时期是一月，一个是三月？

我主要使用子集＆＃34; train＆＃34;在

elantra=read.csv("Week3_elantra.csv")
train=subset(elantra, Year<=2012)

我设置了一个表，以便查看每个月（1：12）的ElantraSales的值，让我知道是否有更好的方法来执行此操作，其中它返回每个ESales值的二进制表

table(train$ElantraSales, train$Month)

我试图通过总结第1个月和第3个月的ElantraSales值来解决原始问题，然后减去它们以找出差异

Answer 1

如果目标是返回一个反映每个月总销售额的对象，而不考虑年份，那么这是一个潜在的dplyr解决方案。

library(dplyr)

elantra <- read.csv("Week3_elantra.csv")

elantra <- elantra %>%
  filter(Year > 2012) %>%
  group_by(Month) %>%
  summarise(sales = sum(ElantraSales))

delta <- elantra$sales[which(elantra$Month == 1)] - elantra$sales[which(elantra$Month == 3)]

如果您需要每年每月的总销售额，请在Year功能中在月之前添加group_by。另外，请确保Year值为数字而非字符或使用as.numeric转换，否则过滤器将无法正常工作。

两个向量内的R和值

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