Question

假设我有一个如下所示的有序数据框：

df <- data.frame(customer = c('cust1','cust1','cust2','cust3','cust3'),
start_month = as.Date(c('2016-03-01','2017-08-01','2016-03-01','2017-07-01','2017-10-01')),
price = c(29,29,59,99,59),
end_month = as.Date(c('2017-08-01',NA,'2017-09-01','2017-09-01',NA)));

如何使用以下业务规则在R中编写脚本：如果客户在同一个月结束并启动，且价格未发生变化，请删除最新的事务。否则，保持交易。结果数据框如下所示：

new_df <- data.frame( customer = c('cust1','cust2','cust3','cust3'),
start_date = as.Date(c('2016-03-01','2016-03-01','2017-07-01','2017-10-01')),
price = c(29,59,99,59),
end_date = as.Date(c(NA,'2017-09-01','2017-09-01',NA)));

在此示例中，cust1的2017-08-01被忽略并过滤掉，因为价格与之前的交易相同。但是，由于价格不同，保留了cust3的交易。

我怎样才能在R？

中这样做

Answer 1

library(dplyr)
df <- df %>% group_by(customer) %>% mutate(change = lag(price) - price)

> df
# A tibble: 5 x 5
# Groups:   customer [3]
  customer start_month price  end_month change
    <fctr>      <date> <dbl>     <date>  <dbl>
1    cust1  2016-03-01    29 2017-08-01     NA
2    cust1  2017-08-01    29         NA      0
3    cust2  2016-03-01    59 2017-09-01     NA
4    cust3  2017-07-01    99 2017-09-01     NA
5    cust3  2017-10-01    59         NA     40

客户的第一个条目始终是NA，我们会保留这些条目。我们将删除价格没有变化的行：

df <- df %>% filter(is.na(change) | change != 0)

> df
# A tibble: 4 x 5
# Groups:   customer [3]
  customer start_month price  end_month change
    <fctr>      <date> <dbl>     <date>  <dbl>
1    cust1  2016-03-01    29 2017-08-01     NA
2    cust2  2016-03-01    59 2017-09-01     NA
3    cust3  2017-07-01    99 2017-09-01     NA
4    cust3  2017-10-01    59         NA     40

一体化命令：

library(dplyr)
df <-
  df %>% 
  group_by(customer) %>% 
  mutate(change = lag(price) - price) %>% 
  filter(is.na(change) | change != 0)

编辑：

我忘了检查日期是否发生变化：

library(dplyr)
df <-
  df %>% 
  group_by(customer) %>% 
  mutate(change = lag(price) - price) %>%
  mutate(date_change = lag(end_month) - start_month) %>%
  filter((is.na(change) | change != 0) | (is.na(date_change) | date_change != 0))

这将保留每个第一个条目，并删除开始日期与上一个结束日期相同且价格未发生变化的行。

如何动态有条件地过滤R数据帧中的行

1 个答案:

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