Question

我对R的使用经验很少。我不确定是要模仿Excel还是有更好的方法进行简单的Excel单元格减法，所以我不知道如何在R中进行以下计算。

我在R中有以下数据。

year    marketplace bridged_on  value
01/01/2018  US  A    1,710,103,328 
01/01/2018  US  B    1,710,103,328 
01/01/2018  US  C    1,710,103,328 
01/01/2018  US  D    1,710,103,328 
01/01/2019  US  A    1,669,210,438 
01/01/2019  US  B    1,653,940,292 
01/01/2019  US  C    1,624,487,359 
01/01/2019  US  D    1,617,335,174 
01/01/2020  US  A    1,674,636,402 
01/01/2020  US  B    1,647,437,876 
01/01/2020  US  C    1,601,234,000 
01/01/2020  US  D    1,591,107,584

我需要计算逐年变化，并在Excel中，创建一个以年为列的数据透视表，然后在单元格中应用减法公式。

这是Excel中计算所得的屏幕截图。我正在计算A与B，B与C，C与D之间的差额，然后从上一年中减去相同的差额。例如，H6中的计算为（C6-C7）-（D6-D7）。

我不确定如何在R中重现相同的计算，并在R中将G5至H8作为输出。

Excel screenshot

Answer 1

准备和清除数据

library(dplyr)
library(stringr)
library(purrr)
library(lubridate)
library(readr)
library(reshape2)

data <- read_delim("year    marketplace bridged_on  value
01/01/2018  US  A    1,710,103,328 
01/01/2018  US  B    1,710,103,328 
01/01/2018  US  C    1,710,103,328 
01/01/2018  US  D    1,710,103,328 
01/01/2019  US  A    1,669,210,438 
01/01/2019  US  B    1,653,940,292 
01/01/2019  US  C    1,624,487,359 
01/01/2019  US  D    1,617,335,174 
01/01/2020  US  A    1,674,636,402 
01/01/2020  US  B    1,647,437,876 
01/01/2020  US  C    1,601,234,000 
01/01/2020  US  D    1,591,107,584 ",delim = " ")

colnames(data) <- str_trim(colnames(data))
data <- map_dfc(data,str_trim)

data <- data %>%
    mutate(year= mdy(year),
           value = parse_number(value))

#display cleaned data

> data 
# A tibble: 12 x 4
   year       marketplace bridged_on      value
   <date>     <chr>       <chr>           <dbl>
 1 2018-01-01 US          A          1710103328
 2 2018-01-01 US          B          1710103328
 3 2018-01-01 US          C          1710103328
 4 2018-01-01 US          D          1710103328
 5 2019-01-01 US          A          1669210438
 6 2019-01-01 US          B          1653940292
 7 2019-01-01 US          C          1624487359
 8 2019-01-01 US          D          1617335174
 9 2020-01-01 US          A          1674636402
10 2020-01-01 US          B          1647437876
11 2020-01-01 US          C          1601234000
12 2020-01-01 US          D          1591107584

回答您的问题

我相信您在第8行的计算是错误的。您正在根据提供的公式使用总计进行计算。

要在R中执行此操作，您需要以长格式构造数据帧，并使用dplyr::lag()计算不同年份之间的差额。最后，您需要使用reshape2::dcast()从长格式转换为宽格式。

您可以分解管道，看看每个步骤的中间结果是什么。

result <- data %>%
    mutate(year = year(year)) %>%
    group_by(bridged_on) %>%
    mutate(annual_diff = value - lag(value)) %>%
    ungroup() %>%
    dplyr::filter(!is.na(annual_diff)) %>%
    group_by(year) %>%
    mutate(annual_diff2 = annual_diff - lag(annual_diff)) %>%
    dplyr::filter(!is.na(annual_diff2)) %>%
    select(year,bridged_on,annual_diff2) %>%
    ungroup() %>%
    dcast(bridged_on ~ year)

>result
  bridged_on      2019      2020
1          B -15270146 -11928380
2          C -29452933 -16750943
3          D  -7152185  -2974231

在R中复制Excel单元格公式

1 个答案:

准备和清除数据

回答您的问题