r - 桶中的数据分类

Question

我有一个名为 Data 的数据框，它包含以下元素:

Model  Garage  City  Unit.Price Invoice.Date  Components    
Hyundai  A      NY     500        31/12/2016   HL   
Honda    B      NJ     700        31/12/2016   TL     
Porsche  A      NY     800        30/12/2016   TL    
BMW      B      NJ     800        30/12/2016   HL   
BMW      A      NJ     700        31/12/2016   HL   
Porsche  B      NY     800        30/12/2016   TL   
Honda    A      NY     400        30/12/2016   TL  
Honda    A      NY     500        30/12/2016   HL  
Honda    B      NY     600        30/12/2016   HL  
Honda    A      NY     200        29/12/2016   TL  
Honda    A      NY     300        29/12/2016   HL  

我希望按 Invoice.Date 对分解成汽车的数据的输出进行排序，以便首先捕获当前成本。

Ex:Honda

Components    GarageA   GarageB    
HL             500          600    
TL             400          700 

我是这样开始的:

Category <- as.data.frame(c("BMW","Honda","Porsche","Hyundai"))

for(i in 1:nrow(Category))
{
  m <- Category[i,1]
  X <- subset(Data,Model==m)
  X <- Data[order(Data$Invoice.Date,decreasing = T),]
  Pivot_A<-dcast(X,Name~Garage,value.var = "Unit.Price",function(x) length((x)))
  write.csv(Pivot,file = paste(X,"Cars.csv",sep = "_"))
 }

我遇到的唯一问题是映射正确的单价。是否有任何代码或函数可以使用 dcast 执行此操作？ dcast有sum、count选项。如果我想要确切的数量而不是sum，average，该怎么办。

Answer 1

您可以通过以下方式做到这一点:

require(tidyverse) # dplyr would be enough...
dat %>% 
  mutate(Invoice.Date = as.Date(Invoice.Date, "%d/%m/%Y")) %>% 
  group_by(Model, Garage, Components) %>% 
  summarise(Unit.Price = first(Unit.Price, order_by = Invoice.Date)) %>% 
  spread(Garage, Unit.Price, sep = "")

这给了你:

    Model Components GarageA GarageB
*   <chr>      <chr>   <int>   <int>
1     BMW         HL     700     800
2   Honda         HL     300     600
3   Honda         TL     200     700
4 Hyundai         HL     500      NA
5 Porsche         TL     800     800

现在我不确定如何解释您问题中的broken into cars。您可以将 (%>%) 以上内容通过管道传输到

• split(.$Model) 以获得一个列表，其中每个列表元素代表一个 Model。
• nest(-Model) 获取嵌套的 tibble...