带条件的R中的Sumif
我想在R中做一个条件和，我有一个如下的表格。有了这些数据，我想对未来5天每个办公桌的总价值进行预测。值应包含从开始日期到结束日期的日期带条件的R中的Sumif,r,R,我想在R中做一个条件和，我有一个如下的表格。有了这些数据，我想对未来5天每个办公桌的总价值进行预测。值应包含从开始日期到结束日期的日期 +-------+------------+-------+-------+------------+------+ | Index | Date | Desk | Value | Out_date | Days | +-------+------------+-------+-------+------------+------+ |
+-------+------------+-------+-------+------------+------+
| Index | Date | Desk | Value | Out_date | Days |
+-------+------------+-------+-------+------------+------+
| 16 | 2020-07-30 | Desk1 | 1 | 2020-08-17 | 12 |
| 51 | 2020-08-13 | Desk2 | 2.000 | 2020-08-14 | 4 |
| 52 | 2020-08-13 | Desk3 | 2.000 | 2020-08-15 | 4 |
| 53 | 2020-08-13 | Desk3 | 2.000 | 2020-08-16 | 4 |
+-------+------------+-------+-------+------------+------+
+-------+------------+------------+------------+------------+------------+
| Desk | 2020-08-14 | 2020-08-15 | 2020-08-16 | 2020-08-17 | 2020-08-18 |
+-------+------------+------------+------------+------------+------------+
| Desk1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| Desk2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Desk3 | 4 | 4 | 2 | 0 | 0 |
+-------+------------+------------+------------+------------+------------+
dplyrtidyr分组依据（办公桌、日期）汇总（预测=您的功能）pivot\u wide（）library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
group_by(Desk, Date) %>%
summarize(forecast = your_function) %>%
pivot_wider(names_from = "Date", values_from = "forecast")
您可以使用dplyr和tidyr进行此操作
input <- tibble::tibble(Desk = c("Desk1",
"Desk2",
"Desk1",
"Desk3"),
Date = c("30.07.20",
"10.08.20",
"10.08.20",
"13.08.20"),
Value = c(0.006,
5.500,
0.300,
2.500))
input %>%
dplyr::group_by(Desk, Date) %>%
dplyr::summarise(sum_value = sum(Value)) %>%
dplyr::ungroup() %>%
tidyr::pivot_wider(names_from = Date, values_from = sum_value)
输入%
dplyr:：分组人（办公桌、日期）%>%
dplyr:：总结（总和值=总和（值））%>%
dplyr:：解组（）%>%
tidyr:：pivot\u更宽（名称\u from=Date，值\u from=sum\u值）
桌子相关联的值。与该办公桌关联的值从特定的日期开始，一直持续到过期日期。然而，这些关联可以同时发生，这意味着在任何特定的一天，一张桌子可能有几个关联的值。您的目的是将这些值相加
如果我的理解是正确的，那么以下代码将为您提供相关的金额：
库（dplyr）
df%>%
变异（天=数值（difftime（Out_date，date，units=“day”））+1）%>%
添加行（索引=max（df$Index）+1，日期=max（df$Date），
Desk=“Desk1”，Value=0，Out\u date=max（df$date）+1，
天数=6）%>%
突变（条目=序号（nrow（.）），n=天数）%>%
三年：未计算（天）%>%
分组依据（条目）%>%
变异（日期=顺序日期（最小（日期），长度=最大（n），按=“1天”））%>%
分组人（办公桌、日期）%>%
汇总（值=总和（值））%>%
tidyr:：pivot_加宽（名称为“从日期开始”，值为“从值开始”）%>%
如果（函数（x）有（is.na（x）），函数（x）替换（x，is.na（x），0））%>%
as.data.frame（）
#>办公桌2020-07-30 2020-07-31 2020-08-01 2020-08-02 2020-08-03 2020-08-04
#>1个办公桌1
#>2桌面2 0 0 0 0 0 0 0 0
#>3桌面3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> 2020-08-05 2020-08-06 2020-08-07 2020-08-08 2020-08-09 2020-08-10 2020-08-11
#> 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 2 0 0 0 0 0 0 0
#> 3 0 0 0 0 0 0 0
#> 2020-08-12 2020-08-13 2020-08-14 2020-08-15 2020-08-16 2020-08-17 2020-08-18
#> 1 1 1 1 1 1 1 0
#> 2 0 2 2 0 0 0 0
#> 3 0 4 4 4 2 0 0
来自问题的数据
你到底是什么意思？您的输出应该是什么样的？您的问题是随附的incomletesample输出。那么您是如何获得该表的？我们中的一些人不知道其他语言的术语。按日期和桌子求和。好的，但你提到了5的前向投影？这是什么意思？同样在你的日期中，我只看到了2020-07-30
到2020-08-13
，但在你的回答中，我看到了2020-08-14
什么是预测=你的函数？你想预测五天，但你没有解释它是如何工作的。您使用的预测模型或公式是什么？这就是“your_function”所在的位置。但是我需要开始日期到结束日期之间的日期值谢谢，如何做正向投影部分？例如，我需要2020-08-17、2020-08-18作为dataframe@lakesh如果所有过期值都没有超过8月16日，那么如何进行预测？这些值将为0，因为桌面上没有使用该值day@lakesh只要存在与任何桌子相关的任何值，数据框就会继续，因此，如果任何办公桌处于活动状态，您将得到五天的预测。如果没有带任何值的桌子，那么您的预测将为零。在新的示例数据框中，最后一个输出日期是8月16日，因此在此之后没有值。还是我误解了你？在新的例子中，最后一个日期是8月17日，而不是8月16日。因此，8月17日以后，所有办公桌都将为零。