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r - 通过在 R 中随时间增加计数来子集

问题描述

我有一个数据框，其中包含卖方、年份和月份的销售计数，称为sales_by_month：

library(tidyverse)
sales_by_month <- tribble(
~Seller,      ~Year,    ~Month,   ~Sales,
"John Doe",    2018,    1,       82,
"John Doe",    2018,    2,       72,
"John Doe",    2018,    3,       42,
"Sally Jane",  2018,    1,       25,
"Sally Jane",  2018,    2,       77)

我只需要那些销售额随时间增长的卖家对这个数据集进行子集化，我不知道该怎么做。

生成的子集数据集应包含；

Seller      Year    Month   Sales
Sally Jane  2018    1       25
Sally Jane  2018    2       77

因为 Sally 的销售额在增加，而 John 的销售额在减少。

任何帮助将不胜感激！

标签： r

解决方案

如何做到这一点实际上取决于您要如何定义随时间增加。定义随时间增加的一种方法是是否存在逐月增加。我的解决方案只是查看上个月是否有所增加，但这可以更改为以不同的方式看待它：

  1. 我们每个月都会计算变化。我们仅筛选上个月的内容，如果这是一个积极的变化。然后我们提取出唯一的卖家名称。

  2. 我们过滤我们在第 1 部分中获得的卖家名称。

下面的代码以及我们可以直接加载到 R 中的数据帧

library(tidyverse)
sales_by_month <- tribble(
~Seller,      ~Year,    ~Month,   ~Sales,
"John Doe",    2018,    1,       82,
"John Doe",    2018,    2,       72,
"John Doe",    2018,    3,       42,
"Sally Jane",  2018,    1,       25,
"Sally Jane",  2018,    2,       77)


increased_from_last_month <- sales_by_month %>% 
  group_by(Seller) %>% 
  arrange(Seller, Year, Month) %>% 
  mutate(change = Sales - lag(Sales, default = 0)) %>% 
  summarise_all(last) %>% 
  filter(change > 0) %>% 
  pull(Seller) %>% 
  unique()


sales_by_month %>% 
  filter(Seller %in% increased_from_last_month)

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