В
my_Orders = PreviousOrders %>%
full_join(select(Other_Orders_Redist, Type, Date, ReValue = Previous_Sales, PreviousWeeks),
by = c('Type', 'Send_Date' = 'Date', 'WeeksPrior')) %>%
mutate(Previous_Sales = ifelse(is.na(ReValue), Previous_Sales, ReValue)) %>%
select(Type, Date = Send_Date, Previous_Sales, PreviousWeeks) %>%
complete(Date = seq.Date(min(HistoricalSales$Date), max(Preious_weeks_orders$Send_Date), by="week"), nesting(Type, PreviousWeeks)) %>%
filter(Date <= FinalWeek + weeks(PreviousWeeks + 1)) %>%
mutate(PreviousWeeks = paste0('Orders_Min_', PreviousWeeks + 1, '_Weeks')) %>%
replace(., is.na(.), 0) %>%
spread(PreviousWeeks, Previous_Sales)
что означают следующие строки? Может кто-нибудь объяснить в контексте примера?
Строка # 1
complete(Date = seq.Date(min(HistoricalSales$Date), max(Previous_weeks_orders$Send_Date), by="week"), nesting(Type,PreviousWeeks)) %>%
Строка # 2
replace(., is.na(.), 0) %>%
Я предполагаю, что replace
заменяет все NA в кадре данных на 0, но я не уверен. Это действительно так?