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使用行字符串中的公司帐户在dplyr price*qty中进行变异

dplyr r

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user113156 · 技术社区 · 7 年前

我有以下公司数据,我试图计算价格*数量从一行。我的问题是我似乎不能行中的值使用 dplyr .

x %>%
  group_by(firm) %>%
  select(Var) %>%
  mutate(revenues = price*qty)

mutate() 函数正在查找 price qty .

df <- structure(list(firm = c("firm1", "firm1", "firm1", "firm2", "firm2", 
"firm2"), Var = c("price", "qty", "package", "price", "qty", 
"package"), `2018-03` = c("199309", "10901", "210210", "25370", 
"4535", ""), `2017-03` = c("143736", "7065", "150801", "21374", 
"", "652"), `2016-03` = c("106818", "8878", "115696", "11738", 
"", "451"), `2015-03` = c("108193", "17806", "125999", "11163", 
"", "256"), `2014-03` = c("33045", "12029", "45074", "16006", 
"", "191"), `2013-03` = c("30396", "2919", "33315", "4952", "", 
"208"), `2012-03` = c("16857", "5480", "22337", "1315", "", "97"
), `2011-12` = c("3433", "8219", "11652", "559", "", ""), `2010-12` = c("3254", 
"6803", "10057", "94", "", ""), `2009-12` = c("2749", "4518", 
"7266", "38", "", "")), .Names = c("firm", "Var", "2018-03", 
"2017-03", "2016-03", "2015-03", "2014-03", "2013-03", "2012-03", 
"2011-12", "2010-12", "2009-12"), row.names = 5:10, class = "data.frame")

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G. Grothendieck 7 年前

有两个问题:

应该是数字的列实际上是字符
没有 price 和 qty

要解决此问题,请转换名称以开头的列 2 然后使用 gather 和 spread 价格 和列来执行计算。

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  mutate_at(vars(starts_with("2")), as.numeric) %>% 
  gather(date, value, -firm, -Var) %>% 
  spread(Var, value) %>% 
  mutate(revenue = price * qty)

给:

    firm    date package  price   qty    revenue
1  firm1 2009-12    7266   2749  4518   12419982
2  firm1 2010-12   10057   3254  6803   22136962
3  firm1 2011-12   11652   3433  8219   28215827
4  firm1 2012-03   22337  16857  5480   92376360
5  firm1 2013-03   33315  30396  2919   88725924
6  firm1 2014-03   45074  33045 12029  397498305
7  firm1 2015-03  125999 108193 17806 1926484558
8  firm1 2016-03  115696 106818  8878  948330204
9  firm1 2017-03  150801 143736  7065 1015494840
10 firm1 2018-03  210210 199309 10901 2172667409
11 firm2 2009-12      NA     38    NA         NA
12 firm2 2010-12      NA     94    NA         NA
13 firm2 2011-12      NA    559    NA         NA
14 firm2 2012-03      97   1315    NA         NA
15 firm2 2013-03     208   4952    NA         NA
16 firm2 2014-03     191  16006    NA         NA
17 firm2 2015-03     256  11163    NA         NA
18 firm2 2016-03     451  11738    NA         NA
19 firm2 2017-03     652  21374    NA         NA
20 firm2 2018-03      NA  25370  4535  115052950