汇总行

Question

我试图从我们的商店订购工具中减少和简化数据集。我们的工具将每个订单行导出为具有重复值的新订单。例如，当前的出口类似于：

  ORDER PRODUCT STORE OPTIONAL PRICE
  <chr> <chr>   <chr> <chr>    <dbl>
1 ord1  p1      s1    Y            3
2 ord2  p2      s2    N            2
3 ord3  p3      s3    Y            3
4 ord3  p2      s3    N            5
5 ord3  p2      s3    Y            6
6 ord4  p3      s2    Y            1

下面是示例的代码：

data <- tibble("ORDER"=c("ord1","ord2","ord3","ord3","ord3","ord4"),"PRODUCT"=c("p1","p2","p3","p2","p2","p3"),STORE=c("s1","s2","s3","s3","s3","s2"),"OPTIONAL"=c("Y","N","Y","N","Y","Y"),"PRICE"=c(3,2,3,5,6,1))

我的目标是创建一个具有以下内容的数据集：

• 一种特定的产品(我们有220种不同的产品)
• 如果cliend要求或不要求一个可选

我设法把桌子旋转起来：

    > data_wide <- data %>% 
+     pivot_wider(names_from = PRODUCT, values_from = PRICE, values_fill = NA ,
+                 values_fn = list(PRICE = sum))

现在我有了这只老虎：

  ORDER STORE OPTIONAL    p1    p2    p3
  <chr> <chr> <chr>    <dbl> <dbl> <dbl>
1 ord1  s1    Y            3    NA    NA
2 ord2  s2    N           NA     2    NA
3 ord3  s3    Y           NA     6     3
4 ord3  s3    N           NA     5    NA
5 ord4  s2    Y           NA    NA     1

我想要创建一个表格，如：

  ORDER STORE OPTIONAL    p1    p2    p3
  <chr> <chr> <chr>    <dbl> <dbl> <dbl>
1 ord1  s1    Y            3    NA    NA
2 ord2  s2    N           NA     2    NA
3 ord3  s3    Y           NA    11     3
4 ord4  s2    Y           NA    NA    NA

对于每一种产品，我都有支付的总价，我知道客户是否要求一个可选的产品(我不在乎哪种产品)。我不知道该如何面对：

• 我不能丢失有关购买(例如商店)的信息。
• 我需要一个唯一的订单id，因为我将加入客户机信息数据集

谢谢!

Answer 1

您可以使用dplyr和tidyr

library(dplyr)
library(tiydr)

data %>% 
  pivot_wider(names_from="PRODUCT", values_from="PRICE", values_fill=0) %>% 
  mutate(OPTIONAL = OPTIONAL == "Y") %>% 
  group_by(ORDER, STORE) %>% 
  summarise(across(c("OPTIONAL", matches("p\\d+")), ~ sum(.x)), .groups="drop") %>% 
  mutate(OPTIONAL = ifelse(OPTIONAL > 0, "Y", "N"),
         across(matches("p\\d+"), ~na_if(.x,0))) 

返回

# A tibble: 4 x 6
  ORDER STORE OPTIONAL    p1    p2    p3
  <chr> <chr> <chr>    <dbl> <dbl> <dbl>
1 ord1  s1    Y            3    NA    NA
2 ord2  s2    N           NA     2    NA
3 ord3  s3    Y           NA    11     3
4 ord4  s2    Y           NA    NA     1