根据r中的其他变量更改值

Question

我有一个相当大的销售信息数据集。其中一些有负的salesvalue(信用票据)。我需要将这些信贷票据与原始销售票据联系起来，同时保留原始销售日期。没有单一的变量表明信用证票据属于哪个销售票据，所以我必须确定所有其他变量是相等的。

示例数据:

data <- data.frame(number = 1:4,               
Date=c("02-01-2022", "06-01-2022", "07-01-2022", "06-01-2022"),
state = c("filet", "filet", "whole", "filet"),
specie = c("haddock", "cod", "haddock", "cod"),
salesvalue= c(300,500,200,-400),
salesdate=c("01-01-2022", "05-01-2022", "06-01-2022", "12-01-2022"))
data  
#  number       Date state  specie value  salesdate
#      1 02-01-2022 filet haddock   300 01-01-2022
#      2 06-01-2022 filet     cod   500 05-01-2022
#      3 07-01-2022 whole haddock   200 06-01-2022
#      4 06-01-2022 filet     cod  -400 12-01-2022

我想把salesvalue < 0的salesdate改为salesdate，其中salesvalue > 0和其他所有元素相等，并将它们聚合在一起。

在本例中，我想将编号4的salesdate从"12-01-2022"05 - 01 - 2022"(与2相同，其他值相等)。

这是我尝试过的:

datanew <- data %>% 
group_by(Date, state, specie, value) %>% 
mutate(date_sale=if_else(value < 0, 
first(salesdate[value>0]), salesdate)) %>% 
group_by(Date, state, specie, value, salesdate, date_sale) %>% 
summarise(value_new=sum(value))

datanew 
# Date       state specie  value salesdate  date_sale  value_new
<chr>      <chr> <chr>   <dbl> <chr>      <chr>          <dbl>
# 02-01-2022 filet haddock   300 01-01-2022 01-01-2022       300
# 06-01-2022 filet cod      -400 12-01-2022 NA              -400
# 06-01-2022 filet cod       500 05-01-2022 05-01-2022       500
# 07-01-2022 whole haddock   200 06-01-2022 06-01-2022       200

但这不能解决我的问题。我没有我知道如何解决这个问题，并将感谢任何建议!

提前感谢!

Answer 1

您可以使用rows_update():

library(dplyr)
data %>%
filter(salesvalue >= 0) %>%
select(-c(number, salesvalue)) %>%
rows_update(data, ., by = c("Date", "state", "specie"))
#   number       Date state  specie salesvalue  salesdate
# 1      1 02-01-2022 filet haddock        300 01-01-2022
# 2      2 06-01-2022 filet     cod        500 05-01-2022
# 3      3 07-01-2022 whole haddock        200 06-01-2022
# 4      4 06-01-2022 filet     cod       -400 05-01-2022

的另一个选择:

data %>%
filter(salesvalue >= 0) %>%
select(-c(number, salesvalue), x = salesdate) %>%
left_join(data, .) %>%
mutate(salesdate = ifelse(salesvalue < 0, x, salesdate)) %>%
select(-x)

Answer 2

请检查一下这是否适用于您:Cave:它可能强烈影响原始数据!

这个想法是通过分组和安排来把数据放在合适的位置:

library(dplyr)
data %>% 
group_by(Date, state, specie) %>% 
arrange(salesvalue, .by_group = TRUE) %>% 
ungroup() %>% 
mutate(salesdate = ifelse(salesvalue < 0, lead(salesdate), salesdate)) %>% 
arrange(number)

number Date       state specie  salesvalue salesdate 
<int> <chr>      <chr> <chr>        <dbl> <chr>     
1      1 02-01-2022 filet haddock        300 01-01-2022
2      2 06-01-2022 filet cod            500 05-01-2022
3      3 07-01-2022 whole haddock        200 06-01-2022
4      4 06-01-2022 filet cod           -400 05-01-2022