Как фильтровать строки (исправления в транзакциях) - R - PullRequest
Новая
       32

Как фильтровать строки (исправления в транзакциях) - R

0 голосов
/ 02 мая 2018

У меня есть транзакционный набор данных (онлайн-ритейл в хранилище машинного обучения UCI). В наборе данных у нас есть некоторые транзакции (1 транзакция = 1 строка) и их исправление (та же строка с другим InvoiceCode и отрицательным количеством).

Пример:

Сделка

Я пытался: 

Transactions <- data3[duplicated(data3[,c(data3$StockCode, data3$Description, data3$UnitPrice data3$CustomerID, data3$Country)])]

Но код не сработал, как я ожидал. Кто-нибудь может подсказать, как я мог это сделать? Спасибо.

Ссылка на исходный набор данных: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail

1 Ответ

0 голосов
/ 07 мая 2018

Если вы хотите отфильтровать все исправления, вы должны удалить все записи со значением Quantity < 0: 

df <- data.frame(InvoiceNo=c("C551685","551697"),
                 StockCode=c("POST","POST"),
                 Description=c("POSTAGE","POSTAGE"),
                 Quantity=c(-1,1),
                 InvoiceDate=c("5/3/2011 12:51","5/3/2011 13:46"),
                 UnitPrice=c(8142.75,8142.75),
                 CustomerID=c(16029,16029),
                 Country=c("United Kingdom", "United Kingdom"), 
                 stringsAsFactors=F)

df
#  InvoiceNo StockCode Description Quantity    InvoiceDate UnitPrice CustomerID        Country
#1   C551685      POST     POSTAGE       -1 5/3/2011 12:51   8142.75      16029 United Kingdom
#2    551697      POST     POSTAGE        1 5/3/2011 13:46   8142.75      16029 United Kingdom

#Filter out all corrections:
df[df$Quantity < 0, ]
#  InvoiceNo StockCode Description Quantity    InvoiceDate UnitPrice CustomerID        Country
#1   C551685      POST     POSTAGE       -1 5/3/2011 12:51   8142.75      16029 United Kingdom

Если вы хотите удалить все транзакции, то: 

#Filter out all transactions:
df[df$Quantity > 0, ]
#  InvoiceNo StockCode Description Quantity    InvoiceDate UnitPrice CustomerID        Country
#2    551697      POST     POSTAGE        1 5/3/2011 13:46   8142.75      16029 United Kingdom
...