在dplyr管道中按范围和组连接

我有几个大数据帧，我需要将数据附加到其中。数据结构模拟如下：

订单

set.seed(2)
N=1e2

tbl.orders <- tibble(
  ID=1:N,
  nb_products_ordered = sample(1:15, N, replace = TRUE),
  type = sample(c("keyboard", "mouse", "other"), N, replace = TRUE),
  grade= sample(LETTERS[1:5], N, replace=TRUE)
)

# A tibble: 100 x 4
    ID  nb_products_ordered     type       grade
  <int>               <int>     <chr>      <chr>
1     1                   5     other       A    
2     2                  15     keyboard    A    
3     3                   6     other       C    
4     4                   6     keyboard    E    
5     5                   8     other       C    

set.seed（2）
N=1e2
待决订单%
组分割（）%>%
lappy（，函数（x）
{
#如果包含在价目表中
如果（x$类型[1]%，以%水平表示（系数（待定价格$类型）））{
df.priceparameters%
筛选器（类型==x$type[1]）
x%>%突变(
单位成本=
如：数字(
如：性格(
削减(
x[“订购的nb_产品”]，
breaks=c（df.priceparameters$min\u订购的产品，Inf），
#单位成本收益率
标签=df.价格参数每单位成本$，
右=假
)))
)
}否则{
x%>%变异（每单位成本=NA）
}
})%>%
do.呼叫（“rbind”，）%>%
安排（ID）

结果

# A tibble: 100 x 5
     ID  nb_products_ordered  type     grade  per_unit_cost
  <int>                <int>  <chr>    <chr>          <dbl>
1     1                   5   other    A                NA  
2     2                  15   keyboard A               10.9
3     3                   6   other    C                NA  
4     4                   6   keyboard E                11  
5     5                   8   other    C                NA  

#一个tible:100x5
ID每单位成本的nb产品订购类型等级
1 1 5其他A不适用
2 15键盘A 10.9
3 3 6其他不适用
键盘E 11
5 5 8其他不适用

以下是我的尝试，看起来也有点复杂：

我们编写了一个函数来为每个

ID

选择正确的价格值

library(dplyr)

select_row <- function(type, nb_products_ordered, min_products_ordered){
  if(any(type == 'other')) return(TRUE) 
  else{
    tmp <- first(nb_products_ordered) - min_products_ordered 
    inds <- tmp >= 0
    if(any(inds)) return(tmp == min(tmp[inds], na.rm = TRUE))
    else TRUE
  }
}

tbl.orders %>%
  left_join(tbl.prices, by = 'type') %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(select_row(type, nb_products_ordered, min_products_ordered))

---

找到正确价格类别的聪明方法。谢谢我认为您的代码需要调整，因为如果有人订购了1个项目，他们将不会被检测到

tmp>=0

您是对的。我错过了。我已相应地更新了答案。

library(dplyr)

select_row <- function(type, nb_products_ordered, min_products_ordered){
  if(any(type == 'other')) return(TRUE) 
  else{
    tmp <- first(nb_products_ordered) - min_products_ordered 
    inds <- tmp >= 0
    if(any(inds)) return(tmp == min(tmp[inds], na.rm = TRUE))
    else TRUE
  }
}

tbl.orders %>%
  left_join(tbl.prices, by = 'type') %>%
  group_by(ID) %>%
  filter(select_row(type, nb_products_ordered, min_products_ordered))