Question

我有一个类似于以下内容的数据对象：

> temp2 %>% arrange(date_val) %>% select(date_val,kpi_name,kpi_value)
# Source:     spark<?> [?? x 3]
# Ordered by: date_val
   date_val     kpi_name              kpi_value
   <dttm>              <chr>                     <dbl>
 1 2018-12-04 00:00:00 KPI1                          0
 2 2018-12-04 00:00:00 KPI2                         38
 3 2018-12-04 00:01:00 KPI2                         55
 4 2018-12-04 00:01:00 KPI1                          1
 5 2018-12-04 00:02:00 KPI2                         55
 6 2018-12-04 00:02:00 KPI1                          1
 7 2018-12-04 00:03:00 KPI1                          0
 8 2018-12-04 00:03:00 KPI2                         58
 9 2018-12-04 00:04:00 KPI2                         45
10 2018-12-04 00:04:00 KPI1                          1
# â¦ with more rows
>

我想为每个分组的date_val插入新行，这将在当前对象中可用的kpi_name / kpi_value上为该date_val组执行计算。例如，假设我需要将以下新的KPI3计算为100 *（KPI1 / KPI2），它将提供一个新的数据对象，例如：

# Source:     spark<?> [?? x 3]
# Ordered by: date_val
   date_val     kpi_name              kpi_value
   <dttm>              <chr>                     <dbl>
 1 2018-12-04 00:00:00 KPI1                          0
 2 2018-12-04 00:00:00 KPI2                         38
 3 2018-12-04 00:00:00 KPI3                          0
 4 2018-12-04 00:01:00 KPI2                         55
 5 2018-12-04 00:01:00 KPI1                          1
 6 2018-12-04 00:01:00 KPI3                      0.018
 7 2018-12-04 00:02:00 KPI2                         55
 8 2018-12-04 00:02:00 KPI1                          1
 9 2018-12-04 00:02:00 KPI3                      0.018
10 2018-12-04 00:03:00 KPI1                          0
11 2018-12-04 00:03:00 KPI2                         58
12 2018-12-04 00:03:00 KPI3                          0
13 2018-12-04 00:04:00 KPI2                         45
14 2018-12-04 00:04:00 KPI1                          1
15 2018-12-04 00:04:00 KPI3                      0.022
# â¦ with more rows

这可以在DPLYR中完成吗？

Answer 1

这应该做到：

library(tidyverse)

temp2 %>% spread(kpi_name, kpi_value) %>% 
  mutate(KPI3 = 100*(KPI1/KPI2)) %>% 
  gather(kpi_name, kpi_value, -date_val)

虽然在新行中rbind在技术上是可行的，但它的效率相对较低且语法笨拙。转换为逻辑宽格式，添加列，然后转换回去更有意义。

使用DPLYR添加新行作为其他分组行的计算

1 个答案: