在第 1 列中所需变量的相邻单元格（第 2 列）中添加值-解网

问：

在我的 data.frame 中，我有一个包含项目列表的列和一个包含每个项目金额的列。每个项目都属于一个组。我想计算所有组中所选项目的金额总和，并根据总和在新列中输入一个值。

这是我的表格：

群	项目	量
1	一个	10
1	在	20
1	EP系列	5
1	S	5
2	交流	10
2	一个	5
2	P	61
2	某人	39
3	Z	25
3	交流	80
3	P	80
3	那	0
4	Z	0
4	M	100
4	那	0
4	那	0

我想应用的语句：

如果组包含 A、AT、EP、AC 中的任何一个，则执行计算
如果 A+AT+EP+AC >= 80，则在新的“SUM”列中为组中的所有值输入“红色”
如果 A+AT+EP+AC <= 20，则在组中所有值的新“SUM”列中输入“黄色”
如果 20< A+AT+EP+AC >80 则在组中所有值的新“SUM”列中输入“橙色”
如果组不包含任何 A、AT、EP、AC，则输入“黑色”

我尝试将 mutate 与合并到 SUM 中的多个 SUM 一起使用，但我不知道如何应用计算。

这就是我想要的：

群	项目	量	和
1	一个	10	橙
1	在	20	橙
1	EP系列	5	橙
1	S	5	橙
2	交流	10	黄色
2	一个	5	黄色
2	P	61	黄色
2	某人	39	黄色
3	Z	25	红
3	交流	80	红
3	P	80	红
3	那	0	红
4	Z	0	黑
4	M	100	黑
4	那	0	黑
4	那	0	黑

感谢您的帮助！

R DataFrame 操作数据整理

我相信有一种更有效的方法可以做到这一点，但你可以试一试 - 如果示例数据不包含来自 ITEM 的所有可能值，您可能需要调整正则表达式。我把你的>翻转到了橙色，因为你所拥有的没有多大意义，并且翻转使输出与你所拥有的预期输出相匹配。

df = data.frame(GROUP = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4),
                ITEM = c("A", "AT", "EP", "S", "AC", "A", "P", "SB", "Z", "AC", "P", NA, "Z", "M", NA, NA),
                AMOUNT = c(10, 20, 5, 5, 10, 5, 61, 39, 25, 80, 80, 0, 0, 100, 0, 0)) 

df1 <- df %>% group_by(GROUP) %>% mutate(in_group = paste(ITEM, collapse = " ")) %>% 
mutate(SUM = ifelse(grepl("^A| A|AT|EP|AC", in_group), "TBD", "black")) %>% 
mutate(amount_placeholder = ifelse(grepl("^A$|^AT$|^EP$|^AC$", ITEM), AMOUNT, 0)) %>% 
group_by(GROUP) %>% summarize(total = sum(amount_placeholder), SUM = first(SUM)) %>% 
mutate(SUM = ifelse(SUM == "black", SUM, ifelse(total >= 80, "red", ifelse(total <= 20, "yellow", ifelse(total > 20 & total < 80, "orange", NA))))) %>% right_join(df, by = "GROUP") %>% 
select(GROUP, ITEM, AMOUNT, SUM)

将来，一个可重现的例子使帮助你变得更加容易——你可以使用我上面使用的函数或data.frame()dput

上一个：在将函数应用于 PySpark DataFrame 中的列时检测错误和意外值，在每行的单独列中捕获注释

下一个：引用多列和多行以计算新列中的新值

在第 1 列中所需变量的相邻单元格（第 2 列）中添加值

Adding values in adjacent cells (of column 2) for desired variables in column 1

评论