Question

我有以下情况。

    df <- rbind(
  data.frame(thisDate = rep(seq(as.Date("2018-1-1"), as.Date("2018-1-2"), by="day")) ),
  data.frame(thisDate = rep(seq(as.Date("2018-2-1"), as.Date("2018-2-2"), by="day")) ))
df <- cbind(df,lastMonth = as.Date(format(as.Date(df$thisDate - months(1)),"%Y-%m-01")))
df <- cbind(df, prod1Quantity= seq(1:4) )

对于未知数量的产品，我有一个月不同日期的数量。我希望每个产品都有1列，其中包含上个月所有产品的每月总量。所以输出就像这样..即按lastMonth，Prod1Quantity分组。如果这确实是正确的方法，我只是不知道如何动态分组，变异和总结。

我遇到了data.table generate multiple columns and summarize them。我认为它似乎做了我需要的 - 但我只是不知道它是如何工作的！

所需输出


   thisDate  lastMonth prod1Quantity prod1prevMonth
1 2018-01-01 2017-12-01             1             NA
2 2018-01-02 2017-12-01             2             NA
3 2018-02-01 2018-01-01             3              3
4 2018-02-02 2018-01-01             4              3

Answer 1

通过计算按月生产数量，然后加入month lastMonth和thisDate，可以达到解决方案。

lubridate::month函数已用于评估从日期开始的月份。

library(dplyr)
library(lubridate)
df %>% group_by(month = as.integer(month(thisDate))) %>%
  summarise(prodQuantMonth = sum(prod1Quantity)) %>%
  right_join(., mutate(df, prevMonth = month(lastMonth)), by=c("month" = "prevMonth")) %>%
  select(thisDate, lastMonth, prod1Quantity, prodQuantLastMonth = prodQuantMonth)

# # A tibble: 4 x 4
#   thisDate   lastMonth  prod1Quantity prodQuantLastMonth
#   <date>     <date>             <int>              <int>
# 1 2018-01-01 2017-12-01             1                 NA
# 2 2018-01-02 2017-12-01             2                 NA
# 3 2018-02-01 2018-01-01             3                  3
# 4 2018-02-02 2018-01-01             4                  3

Answer 2

另一种方法可能是

library(dplyr)
library(lubridate)

temp_df <- df %>%
  mutate(thisDate_forJoin = as.Date(format(thisDate,"%Y-%m-01"))) 

final_df <- temp_df %>%
  mutate(thisDate_forJoin = thisDate_forJoin %m-% months(1)) %>%
  left_join(temp_df %>%
              group_by(thisDate_forJoin) %>%
              summarise_if(is.numeric, sum), 
            by="thisDate_forJoin") %>%
  select(-thisDate_forJoin)

输出为：

    thisDate prod1Quantity.x prod2Quantity.x prod1Quantity.y prod2Quantity.y
1 2018-01-01               1              10              NA              NA
2 2018-01-02               2              11              NA              NA
3 2018-02-01               3              12               3              21
4 2018-02-02               4              13               3              21

示例数据：

df <- structure(list(thisDate = structure(c(17532, 17533, 17563, 17564
), class = "Date"), prod1Quantity = 1:4, prod2Quantity = 10:13), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))
#    thisDate prod1Quantity prod2Quantity
#1 2018-01-01             1            10
#2 2018-01-02             2            11
#3 2018-02-01             3            12
#4 2018-02-02             4            13

汇总多个动态列并将结果存储在新列中

2 个答案: