我有这样的df:
Client.Code. Invoice Amount
1: 1004772 20170800563 3620.32
2: 1005012 20171000389 52661.62
3: 1005012 20171000466 14800.72
4: 1004742 20171200022 5445.00
5: 1004724 20171100426 26620.00
然后我得到(例如)客户1005012支付67462,34。在这种情况下,知道这笔付款与发票20171000389和20171000466有关,但有时可能真的很难。
我想知道在R中是否有任何方法来识别其金额总和等于给定数字的变量,并且所有变量应该来自同一客户代码的限制。
感谢。
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这是一个树中的搜索,可能很大(即使使用修剪)。 在这种情况下,修剪意味着如果您的值已经大于所需的总和,则继续在分支中搜索是没有用的。 您可以像这样实现此搜索:
library(data.tree)
find_solutions <- function(df, client.code, sum.value, print_tree = FALSE) {
df_sub <- subset(df, Client.Code. == client.code)
# Sorting makes pruning better
df_sub <- df_sub[order(df_sub$Amount, decreasing = TRUE), ]
n <- nrow(df_sub)
max <- sum.value
solutions <- list()
grow_tree <- function(node) {
id <- node$level
if (id <= n) {
val <- node$value + df_sub$Amount[id]
if (val == max) {
solutions[[length(solutions) + 1]] <<-
c(which(node$path[-1] == "yes"), id)
node$AddChild("yes", value = val)
} else if (val < max) {
grow_tree(node$AddChild("yes", value = val))
grow_tree(node$AddChild("no", value = node$value))
} else {
grow_tree(node$AddChild("no", value = node$value))
}
}
NULL
}
grow_tree(root <- Node$new(value = 0))
if (print_tree) print(root, "value")
lapply(solutions, function(ids) df_sub$Invoice[ids])
}
试验:
# Your example data
df <- read.table(text = " Client.Code. Invoice Amount
1: 1004772 20170800563 3620.32
2: 1005012 20171000389 52661.62
3: 1005012 20171000466 14800.72
4: 1004742 20171200022 5445.00
5: 1004724 20171100426 26620.00")
find_solutions(df, client.code = 1005012, sum.value = 67462.34, print_tree = TRUE)
df2 <- df
df2$Client.Code. = 1005012
find_solutions(df2, client.code = 1005012, sum.value = 67462.34, print_tree = TRUE)