Question

我正在尝试从现有的数据帧创建一个新的数据帧：

我的新数据框（new_dataframe）包含特定年份（2017）的两个特定类别（c1和c2）的每月购买量。知道这一点，我的其他数据帧是：

df1 = client_data（clientId，城市，类别）
df2 =采购数据（客户编号，数量，价格，采购日期）

我尝试过使用substract()和aggregate()，但对我来说不起作用。
例如，要获取特定年份的数据（只是解决方案的一部分），我使用了以下代码：

new_dataframe <- subset(
  AllInfosClients, 
  AllInfosClients$Date_achat == as.Date(AllInfosClients$Date_acha,"%d/%m/2017")
)

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

这是一个整洁的解决方案。

我使用dplyr::full_join()合并df1和df2，将日期转换为日期格式为lubridate，然后将dplyr::filter()用于2015年以及类别S7和S14：

library(dplyr)
library(lubridate)

# expected output from author's OP comment
new_dataframe <- read.table(text = "
  Client Ville Category Qte Montant Date_achat
1 Cl1 Marseille S7 28 2750 16/05/2015
2 Cl1 Marseille S7 27 2570 03/06/2015
3 Cl3 Marseille S14 25 1240 21/11/2015
4 Cl3 Marseille S14 18 1560 21/10/2016
5 Cl3 Marseille S14 15 1460 30/11/2016
6 Cl5 Grenoble S15 30 1980 19/03/2016
7 Cl9 Marseille S10 22 2030 19/07/2015",
                            header = T,
                            stringsAsFactors = F) %>%
  tbl_df()

# backwardly create df1 df2
df1 <- new_dataframe %>%
  select(Client, Ville, Category) %>%
  unique()

df2 <- new_dataframe %>%
  select(Client, Qte, Montant, Date_achat)

# join data frames
full_join(df1, df2, by = "Client")

# converts date to date format
new_dataframe$Date_achat <- dmy(new_dataframe$Date_achat)

# filtered data frame
df <- new_dataframe %>%
  filter(year(Date_achat) == 2015, (Category == "S7" | Category == "S14"))

# # A tibble: 3 x 6
#   Client Ville     Category   Qte Montant Date_achat
#   <chr>  <chr>     <chr>    <int>   <int> <date>    
# 1 Cl1    Marseille S7          28    2750 2015-05-16
# 2 Cl1    Marseille S7          27    2570 2015-06-03
# 3 Cl3    Marseille S14         25    1240 2015-11-21

根据R中其他数据框的列创建一个新的数据框

1 个答案: