我有一个data.table,其中包含特定年份中的“性能”多列和一个名为“预期性能”的列。我想创建一个名为FLAG的新列,该列将基于以下两个条件指示标记为需要手动检查的行:
类似于我拥有的模拟数据表。
library(data.table)
dt <- data.table(Id = c("N23", "N34", "N11", "N65", "N55", "N78", "N88"),
Name = c("ABCD", "ACBD", "ACCD", "ADBN", "ADDD", "DBCA", "CBDA"),
Type = c("T", "B", "B", "T", "T", "B", "B"),
Sold = c(500, 300, 350, 500, 350, 400, 450),
Baseline = c(2000, 2100, 2000, 1500, 1890, 1900, 2000),
Perf_2016 = c(-200, 420, 800, 900, -10, 75, 400),
Perf_2017 = c(500, 300, -20, 700, 50, 80, 370),
Perf_2018 = c(1000, 400, 600, 800, 40, 500, 300),
ExpPerf_2019 = c(1500, 380, 500, 850, 30, 400, 350))
dt
Id Name Type Sold Baseline Perf_2016 Perf_2017 Perf_2018 ExpPerf_2019
N23 ABCD T 500 2000 -200 500 1000 1500
N34 ACBD B 300 2100 420 300 400 380
N11 ACCD B 350 2000 800 -20 600 500
N65 ADBN T 500 1500 900 700 800 850
N55 ADDD T 350 1890 -10 50 40 30
N78 DBCA B 400 1900 75 80 500 400
N88 CBDA B 450 2000 400 370 300 350
对于此data.table,所需的输出将添加FLAG列,如下所示:
Id Name Type Sold Baseline Perf_2016 Perf_2017 Perf_2018 ExpPerf_2019 FLAG
1: N23 ABCD T 500 2000 -200 500 1000 1500 TRUE
2: N34 ACBD B 300 2100 420 300 400 380 FALSE
3: N11 ACCD B 350 2000 800 -20 600 500 TRUE
4: N65 ADBN T 500 1500 900 700 800 850 FALSE
5: N55 ADDD T 350 1890 -10 50 40 30 TRUE
6: N78 DBCA B 400 1900 75 80 500 400 TRUE
7: N88 CBDA B 450 2000 400 370 300 350 FALSE
答案 0 :(得分:6)
- 任何性能列的值为负
- 预期绩效列与任何绩效列的差异超过50%。
换句话说,这些列有共同的最小和最大范围:
所以...
dt[, v := !Reduce(`&`,
lapply(.SD, between, pmax(0, ExpPerf_2019*0.5), ExpPerf_2019*1.5)
), .SDcols=grep("^Perf_", names(dt), value=TRUE)]
Id Name Type Sold Baseline Perf_2016 Perf_2017 Perf_2018 ExpPerf_2019 v
1: N23 ABCD T 500 2000 -200 500 1000 1500 TRUE
2: N34 ACBD B 300 2100 420 300 400 380 FALSE
3: N11 ACCD B 350 2000 800 -20 600 500 TRUE
4: N65 ADBN T 500 1500 900 700 800 850 FALSE
5: N55 ADDD T 350 1890 -10 50 40 30 TRUE
6: N78 DBCA B 400 1900 75 80 500 400 TRUE
7: N88 CBDA B 450 2000 400 370 300 350 FALSE
工作原理:
between
检查一列是否位于最小值和最大值之间lapply
将检查应用于每一列,并返回一个列表Reduce
与&
检查是否所有列都满足条件!
否定结果,因此我们确定至少一列不符合条件的情况 between
,&
和!
是向量化运算符,因此我们最终得到了一个结果向量,每一行一个。我可能会在magrittr中编写此序列,因此步骤更易于遵循:
library(magrittr)
dt[, v := .SD %>%
lapply(between, pmax(0, ExpPerf_2019*0.5), ExpPerf_2019*1.5) %>%
Reduce(f=`&`) %>%
not
, .SDcols=grep("^Perf_", names(dt), value=TRUE)]
not
是!
的重新标记,由magrittr提供,以方便使用。
.SD
是j
的{{1}}部分内部操作的数据子集的特殊符号。在这种情况下,没有DT[i, j, by]
或i
,因此仅by
被子集(以选择感兴趣的列)。
评论
答案 1 :(得分:2)
您可以使用以下代码检查两个条件:
dt[, FLAG := any(.SD < 0 | .SD < ExpPerf_2019 - .5*ExpPerf_2019 | .SD > ExpPerf_2019 + .5*ExpPerf_2019),
by = Id,
.SDcols = grep("^Perf", colnames(dt), value = TRUE)
]
结果:
> dt
Id Name Type Sold Baseline Perf_2016 Perf_2017 Perf_2018 ExpPerf_2019 FLAG
1: N23 ABCD T 500 2000 -200 500 1000 1500 TRUE
2: N34 ACBD B 300 2100 420 300 400 380 FALSE
3: N11 ACCD B 350 2000 800 -20 600 500 TRUE
4: N65 ADBN T 500 1500 900 700 800 850 FALSE
5: N55 ADDD T 350 1890 -10 50 40 30 TRUE
6: N78 DBCA B 400 1900 75 80 500 400 TRUE
7: N88 CBDA B 450 2000 400 370 300 350 FALSE