Question

我正在尝试为实际列做rowSum。但是，我想在某些观察结果中包含最多UpTo日期的值。这是数据框：

dat <- structure(list(Company = c("ABC", "DEF", "XYZ"), UpTo = c(NA, 
"Q2", "Q3"), Actual.Q1 = c(100L, 80L, 100L), Actual.Q2 = c(50L, 
75L, 50L), Forecast.Q3 = c(80L, 50L, 80L), Forecast.Q4 = c(90L, 
80L, 100L)), .Names = c("Company", "UpTo", "Actual.Q1", "Actual.Q2", 
"Forecast.Q3", "Forecast.Q4"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3"))

  Company UpTo Actual.Q1 Actual.Q2 Forecast.Q3 Forecast.Q4
1     ABC   NA       100        50          80          90
2     DEF   Q2        80        75          50          80
3     XYZ   Q3       100        50          80         100

对于公司ABC，由于没有UpTo日期，因此只有Actual.Q1 + Actual.Q2，即150。
对于公司DEF，由于UpTo日期为Q2，因此它为Actual.Q1 + Actual.Q2，即155。
对于公司XYZ，由于UpTo日期为Q3，因此它将为Actual.Q1 + Actual.Q2 + Forecast.Q3，即230

结果数据框如下所示：

  Company UpTo Actual.Q1 Actual.Q2 Forecast.Q3 Forecast.Q4 SumRecent
1     ABC   NA       100        50          80          90       150
2     DEF   Q2        80        75          50          80       155
3     XYZ   Q3       100        50          80         100       230

我尝试使用rowSums功能。但是，它不会使变量UpTo生效。任何帮助表示赞赏。谢谢！

Answer 1

我们可以使用二进制加权行和。

UpTo <- as.character(dat$UpTo)  ## in case you have factor column
UpTo[is.na(UpTo)] <- "Q2"  ## replace `NA` to "Q2"
w <- outer(as.integer(substr(UpTo, 2, 2)), 1:4, ">=")
#     [,1] [,2]  [,3]  [,4]
#[1,] TRUE TRUE FALSE FALSE
#[2,] TRUE TRUE FALSE FALSE
#[3,] TRUE TRUE  TRUE FALSE

我们有一个逻辑矩阵。但它不会影响算术计算，因为TRUE为1且FALSE为0.然后我们进行加权行和：

X <- data.matrix(dat[3:6])
dat$SumRecent <- rowSums(X * w)

#  Company UpTo Actual.Q1 Actual.Q2 Forecast.Q3 Forecast.Q4 SumRecent
#1     ABC <NA>       100        50          80          90       150
#2     DEF   Q2        80        75          50          80       155
#3     XYZ   Q3       100        50          80         100       230

这种方法的优点是速度/效率，因为它是完全矢量化的。这种方法超快。您可以参考Fast way to create a binary matrix with known number of 1 each row in R中的基准测试结果。

Answer 2

这是一种可能性：

df$SumRecent <- sapply(1:nrow(df), function(x) {sum(df[x,3:ifelse(is.na(grep(df[x,2], colnames(df))[1]), 4, grep(df[x,2], colnames(df))[1])])})


#   Company UpTo Actual.Q1 Actual.Q2 Forecast.Q3 Forecast.Q4 SumRecent
# 1     ABC <NA>       100        50          80          90       150
# 2     DEF   Q2        80        75          50          80       155
# 3     XYZ   Q3       100        50          80         100       230

我们正在使用grep来查找UpTo列df[x,2] df列colnames(df)中值的匹配项。{{1 }}）。如果我们找到它，我们得到总和，如果我们没有找到它，我们只是将第3和第4列中的值相加。

Answer 3

这也应该有效：

df$UpTo <- as.character(df$UpTo)
df$SumRecent <- apply(df, 1, function(x) ifelse(is.na(x[2]), sum(as.integer(x[3:4])), 
                                           sum(as.integer(x[3:(grep(x[2], names(df)))]))))
df

#     Company UpTo Actual.Q1 Actual.Q2 Forecast.Q3 Forecast.Q4 SumRecent
#1     ABC <NA>       100        50          80          90       150
#2     DEF   Q2        80        75          50          80       155
#3     XYZ   Q3       100        50          80         100       230

Answer 4

使用数据表的另一种方法：

require(data.table)
dat <- fread('Company UpTo Actual.Q1 Actual.Q2 Forecast.Q3 Forecast.Q4
             ABC   NA       100        50          80          90
             DEF   Q2        80        75          50          80
             XYZ   Q3       100        50          80         100')

dat[, SumRecent:= ifelse(is.na(UpTo), Actual.Q1 + Actual.Q2,  
                                      sum(.SD[, grepl(paste0("Q[1-", substring(UpTo, 2), "]$"), names(.SD)), with = F]) ), by = Company]

R中衣衫褴褛的rowSums

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