Come ruotare il frame di dati consistente in colonna con sezione e sottosezione in R

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Ho un frame di dati di seguito indicato:

structure(
  list(ID = c("P-1", " P-1", "P-1", "P-2", "P-3", "P-4", "P-5", "P-6", "P-7",
              "P-8"),
       Date = c("2020-03-16 12:11:33", "2020-03-16 13:16:04",
                "2020-03-16 06:13:55", "2020-03-16 10:03:43",
                "2020-03-16 12:37:09", "2020-03-16 06:40:24",
                "2020-03-16 09:46:45", "2020-03-16 12:07:44",
                "2020-03-16 14:09:51", "2020-03-16 09:19:23"),
       Status = c("SA", "SA", "SA", "RE", "RE", "RE", "RE", "XA", "XA", "XA"),
       Flag = c("L", "L", "L", NA, "K", "J", NA, NA, "H", "G"),
       Value = c(5929.81, 5929.81, 5929.81, NA, 6969.33, 740.08, NA, NA, 1524.8,
                 NA),
       Flag2 = c("CL", "CL", "CL", NA, "RY", "", NA, NA, "", NA),
       Flag3 = c(NA, NA, NA, NA, "RI", "PO", NA, "SS", "DDP", NA)),
  .Names=c("ID", "Date", "Status", "Flag", "Value", "Flag2", "Flag3"),
  row.names=c(NA, 10L), class="data.frame")

Sto usando il codice di seguito indicato:

    df %>% mutate(L = ifelse(Flag == "L",1,0),
                  K = ifelse(Flag == "K",1,0),
                  # etc for Flag) %>%
      mutate(sub_status = NA) %>%
      mutate(sub_status = ifelse(!is.na(Flag2) & Flag3 == 0, "a", sub_status),
             sub_status = ifelse(is.na(Flag2) & Flag3 != 0, "b", sub_status),
             # etc for sub-status) %>%
      mutate(value_class = ifelse(0 <= Value & Value <= 15000, "0-15000",
                                  "15000-50000")) %>%
      group_by(Date, status, sub_status, value_class) %>%
      summarise(L = sum(L),
                K = sum(K),
                # etc
                count = n())

Il che mi fornisce il seguente output:

    Date         Status  sub_status   value_class G H I J K L NA Count
    2020-03-20   SA      a            0-15000     0 0 0 0 1 1 0  2
    2020-03-20   SA      b            0-15000     0 0 0 0 1 0 0  1
    ................
    ................

Voglio ottenere il seguente output usando il DF, dove la Statuscolonna ha 3 valori distinti e Flag2ha valori o [null] o NA e infine la Flag3colonna ha 7 valori distinti con [null] o NA. Per un distinto IDabbiamo più voci di Flag3colonna.

Devo creare il seguente frame di dati, creando un gruppo 3 basato su Valuecome 0-15000, 15000-50000.

  • Se per un ID distinto Flag2ha un valore diverso da 0 o [null] / NA ma Flag3ha valore 0 o [null] / NA, lo sarebbe a.
  • Se per un ID distinto Flag3ha un valore diverso da 0 o [null] / NA ma Flag2ha valore 0 o [null] / NA, allora sarebbeb
  • Se per un ID distinto sia Flag2e Flag3abbia un valore diverso da 0 o [Null] / NA, lo sarebbec
  • Se per un ID distinto sia Flag2e Flag3abbia valore 0 o [Null] / NA lo sarebbed

Voglio disporre i suddetti frame di dati nella seguente struttura con percente Totalcolonna.

Ho citato la percentuale che mi piace 2/5mostrare che lo status sarebbe diviso per il totale mentre sub_statussarebbe diviso per i rispettivi Status.

16/03/2020         0 - 15000                    15000 - 50000
Status  count   percent  L K J H G [Null]    count   percent  L K J H G [Null]   Total
SA        1 1/8 (12.50%) 1 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       1
a         1 1/1(100.00%) 1 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       1
b         0       -      0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
c         0       -      1 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
d         0       -      0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
RE        4      50.00%  0 1 1 0 0   2         0       -      0 0 0 0 0    0       4
a         0        -     0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
b         1      25.00%  0 0 1 0 0   1         0       -      0 0 0 0 0    0       1
c         1      25.00%  0 1 0 0 0   1         0       -      0 0 0 0 0    0       1
d         2      50.00%  0 0 0 0 0   2         0       -      0 0 0 0 0    0       2
XA        3      37.50%  0 0 0 1 1   1         0       -      0 0 0 0 0    0       3
a         0        -     0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
b         2      66.67%  0 0 0 1 0   1         0       -      0 0 0 0 0    0       2
c         0        -     0 0 0 0 0   0         0       -      0 0 0 0 0    0       0
d         1      33.33%  0 0 0 0 1   0         0       -      0 0 0 0 0    0       1
Total     8     100.00%  1 1 0 0 1   3         0       -      0 0 0 0 0    0       8

Ho citato l'output richiesto in base alla data più recente, che è il 16/03/2020, se il frame di dati non ha la data più recente in base a startdatemantenere tutto il valore 0 nel frame di dati di output. La colonna percentuale è solo per riferimento ci saranno valori percentuali calcolati.

Inoltre, voglio mantenere la struttura statica. Ad esempio, se per uno qualsiasi dei parametri non fosse presente per un giorno, la struttura di output sarebbe la stessa con valore 0.

Ad esempio, supponiamo che la data 17/03/2020non abbia alcuna riga con stato SAo sub_status cil segnaposto che sarà presente nell'output con valore as 0.

r  dataframe  dplyr  tidyverse  tidyr 
— user9211845
fonte
@akrun: la colonna percentuale che ho conservato come 2/5solo a scopo di rappresentazione. Ci sarebbe un valore percentuale solo con 2 punti decimali con segno percentuale.
— user9211845
@akrun: si prega di suggerire se l'output richiesto è possibile tramite R :(
— user9211845
l'immissione dei dati è di 10 righe, ma ci si aspetta di più. È previsto in base all'esempio di input
— akrun
@akrun: mi dispiace ma l'output è solo per la rappresentazione visiva. Ho bisogno di capire l'approccio per ottenere tale risultato.
— user9211845
1
Potresti iniziare con il dputset di dati che ti piace - è il terzo blocco di codice. Il codice precedente non sembra pertinente poiché sembri contento dell'output.
— Cole,

Risposte:

3

Spero che sia abbastanza per iniziare, per andare oltre, avrò bisogno di un output atteso che sembra provenire da R, e ulteriori spiegazioni su come vengono calcolate le variabili.

library(tidyverse)
df <- structure(
  list(ID = c("P-1", " P-1", "P-1", "P-2", "P-3", "P-4", "P-5", "P-6", "P-7",
              "P-8"),
       Date = c("2020-03-16 12:11:33", "2020-03-16 13:16:04",
                "2020-03-16 06:13:55", "2020-03-16 10:03:43",
                "2020-03-16 12:37:09", "2020-03-16 06:40:24",
                "2020-03-16 09:46:45", "2020-03-16 12:07:44",
                "2020-03-16 14:09:51", "2020-03-16 09:19:23"),
       Status = c("SA", "SA", "SA", "RE", "RE", "RE", "RE", "XA", "XA", "XA"),
       Flag = c("L", "L", "L", NA, "K", "J", NA, NA, "H", "G"),
       Value = c(5929.81, 5929.81, 5929.81, NA, 6969.33, 740.08, NA, NA, 1524.8,
                 NA),
       Flag2 = c("CL", "CL", "CL", NA, "RY", "", NA, NA, "", NA),
       Flag3 = c(NA, NA, NA, NA, "RI", "PO", NA, "SS", "DDP", NA)),
  .Names=c("ID", "Date", "Status", "Flag", "Value", "Flag2", "Flag3"),
  row.names=c(NA, 10L), class="data.frame")

df2 <- df %>%
  mutate(
    # add variables
    Value = ifelse(0 <= Value & Value <= 15000, "0-15000", "15000-50000"),
    substatus = case_when(
      !is.na(Flag2) & is.na(Flag3) ~ "a",
      !is.na(Flag3) & is.na(Flag2) ~ "b",
      !is.na(Flag3) & !is.na(Flag2) ~ "c",
      TRUE ~ "d"),
    # make Date an actual date rather than a timestamp
    Date = as.Date(Date),
    # remove obsolete columns
    Flag2 = NULL,
    Flag3 = NULL,
    ID = NULL,
    # renames NAs into the name of the desired column
    Flag = ifelse(is.na(Flag), "[Null]", Flag),
    # create column of 1 for pivot
    temp = 1,
    # and row id
    id = row_number()
    ) %>%
  # create new columns L K etc, this also drops the Flag col
  pivot_wider(names_from = "Flag", values_from = "temp", values_fill = list(temp=0)) %>%
  # move `[Null]` column to the end
  select(everything(), -`[Null]`, `[Null]`) %>%
  mutate(
    id = NULL,
    count = 1,
    Total = rowSums(select(., L:`[Null]`))) 
df2
#> # A tibble: 10 x 12
#>    Date       Status Value substatus     L     K     J     H     G `[Null]`
#>    <date>     <chr>  <chr> <chr>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
#>  1 2020-03-16 SA     0-15~ a             1     0     0     0     0        0
#>  2 2020-03-16 SA     0-15~ a             1     0     0     0     0        0
#>  3 2020-03-16 SA     0-15~ a             1     0     0     0     0        0
#>  4 2020-03-16 RE     <NA>  d             0     0     0     0     0        1
#>  5 2020-03-16 RE     0-15~ c             0     1     0     0     0        0
#>  6 2020-03-16 RE     0-15~ c             0     0     1     0     0        0
#>  7 2020-03-16 RE     <NA>  d             0     0     0     0     0        1
#>  8 2020-03-16 XA     <NA>  b             0     0     0     0     0        1
#>  9 2020-03-16 XA     0-15~ c             0     0     0     1     0        0
#> 10 2020-03-16 XA     <NA>  d             0     0     0     0     1        0
#> # ... with 2 more variables: count <dbl>, Total <dbl>

# As you didn't tell what to do with NA values so I left them as NA 

bind_rows(
  df2 %>%
    # add missing combinations of abcd
    complete(nesting(Date, Status, Value), substatus) %>%
    group_by(Date, Value, Status, substatus) %>% 
    summarize_all(~sum(., na.rm=TRUE)) %>%
    group_by(Status, Value) %>%
    mutate(percent = paste(round(100 * Total / sum(Total), 2), "%")) %>%
    ungroup(),
  df2 %>% 
    mutate(substatus = Status, Status = paste0(Status, "_")) %>%
    group_by(Date, Value, Status, substatus) %>% 
    mutate(count = n()) %>%
    group_by(count, add = TRUE) %>%
    summarize_all(~sum(., na.rm=TRUE)) %>%
    group_by(Value) %>%
    mutate(percent = paste(round(100 * Total / sum(Total), 2), "%"))
) %>%
  arrange(Date, Value, desc(Status)) %>%
  mutate(Status = NULL) %>%
  rename(Status = substatus) %>%
  print(n=Inf)
#> # A tibble: 25 x 12
#>    Date       Value Status     L     K     J     H     G `[Null]` count Total
#>    <date>     <chr> <chr>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1 2020-03-16 0-15~ XA         0     0     0     1     0        0     1     1
#>  2 2020-03-16 0-15~ a          0     0     0     0     0        0     0     0
#>  3 2020-03-16 0-15~ b          0     0     0     0     0        0     0     0
#>  4 2020-03-16 0-15~ c          0     0     0     1     0        0     1     1
#>  5 2020-03-16 0-15~ d          0     0     0     0     0        0     0     0
#>  6 2020-03-16 0-15~ SA         3     0     0     0     0        0     3     3
#>  7 2020-03-16 0-15~ a          3     0     0     0     0        0     3     3
#>  8 2020-03-16 0-15~ b          0     0     0     0     0        0     0     0
#>  9 2020-03-16 0-15~ c          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 10 2020-03-16 0-15~ d          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 11 2020-03-16 0-15~ RE         0     1     1     0     0        0     2     2
#> 12 2020-03-16 0-15~ a          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 13 2020-03-16 0-15~ b          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 14 2020-03-16 0-15~ c          0     1     1     0     0        0     2     2
#> 15 2020-03-16 0-15~ d          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 16 2020-03-16 <NA>  XA         0     0     0     0     1        1     2     2
#> 17 2020-03-16 <NA>  a          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 18 2020-03-16 <NA>  b          0     0     0     0     0        1     1     1
#> 19 2020-03-16 <NA>  c          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 20 2020-03-16 <NA>  d          0     0     0     0     1        0     1     1
#> 21 2020-03-16 <NA>  RE         0     0     0     0     0        2     2     2
#> 22 2020-03-16 <NA>  a          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 23 2020-03-16 <NA>  b          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 24 2020-03-16 <NA>  c          0     0     0     0     0        0     0     0
#> 25 2020-03-16 <NA>  d          0     0     0     0     0        2     2     2
#> # ... with 1 more variable: percent <chr>
— Moody_Mudskipper
fonte
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