Накопленная сумма с возможностью сброса при выполнении нескольких условий - PullRequest
Новая
       10

Накопленная сумма с возможностью сброса при выполнении нескольких условий

2 голосов
/ 09 июля 2020

Я пытаюсь сделать кумулятивную сумму с опцией сброса, если выполняется несколько условий. Более конкретно, я хочу кумулятивно суммировать переменные amount и count, сгруппированные по id, и снова сбросить / начать с 0, если выполняются эти два условия: amount> = 10 и count> = 3. Я также хотел бы создать новый столбец, содержащий 1, если эти условия выполняются, и 0 в противном случае.

Образец данных: 

df <- data.frame(
    date = as.Date(c("2020-01-01", "2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01", "2020-05-01", "2020-06-01", "2020-01-01", "2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01", "2020-05-01", "2020-06-01", "2020-01-01", "2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01", "2020-05-01", "2020-06-01")),
    id = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C", "C", "C"),
    amount = c(1, 9, 5, 5, 6, 2, 10, 4, 8, 10, 6, 5, 5, 1, 6, 5, 5, 5),
    count = c(0, 2, 5, 4, 5, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 0)
)

Желаемый результат: 

df <- data.frame(
    date = as.Date(c("2020-01-01", "2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01", "2020-05-01", "2020-06-01", "2020-01-01", "2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01", "2020-05-01", "2020-06-01", "2020-01-01", "2020-02-01", "2020-03-01", "2020-04-01", "2020-05-01", "2020-06-01")),
    id = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C", "C", "C"),
    amount = c(1, 9, 5, 5, 6, 2, 10, 4, 8, 10, 6, 5, 5, 1, 6, 5, 5, 5),
    count = c(0, 2, 5, 4, 5, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 0),
    amount_cumsum = c(1, 10, 15, 5, 11, 2, 10, 14, 22, 32, 38, 43, 5, 6, 12, 5, 10, 5),
    count_cumsum = c(0, 2, 7, 4, 9, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 3, 0),
    condition_met = c(0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0)
)

Если возможно, я хотел бы решение dplyr, но альтернативы также приветствуются. Спасибо!

Обновление: ответ, который был удален автором, почти помог решить проблему: 

df %>% group_by(id) %>%
    mutate(
        amount_cumsum = purrr::accumulate(.x = amount, .f = ~ if_else(condition = .x < 10, true = .x + .y, false = .y)),
        count_cumsum = purrr::accumulate(.x = count, .f = ~ if_else(condition = .x < 3, true = .x + .y, false = .y)),
        condition_met = as.integer(amount_cumsum >= 10 & count_cumsum >= 3)
 )

Или, альтернативно: 

df %>% group_by(id) %>%
    mutate(
        amount_cumsum = purrr::accumulate(.x = amount, .f = ~ case_when(.x < 10 ~ .x + .y, TRUE ~ .y)),
        count_cumsum = purrr::accumulate(.x = count, .f = ~ case_when(.x < 3 ~ .x + .y, TRUE ~ .y)),
        condition_met = as.integer(amount_cumsum >= 10 & count_cumsum >= 3)
    )

Приведенный выше ответ сбрасывается совокупная сумма, если условие выполняется для одной отдельной переменной, но не принимая во внимание, было ли выполнено другое условие.

Ответы [ 3 ]

1 голос
/ 12 июля 2020

Я наконец разобрался. Этот ответ помог мне решить проблему. 

df <- df %>%
    group_by(id) %>%
    nest(data = c(amount, count)) %>%
    mutate(
        data_accumulate = purrr::accumulate(.x = data, .f = function(.x, .y) if (max(.x[1]) < 10 | max(.x[2]) < 3) .x + .y else .y)
    ) %>%
    unnest(cols = c(data_accumulate)) %>%
    rename(amount_cumsum = amount, count_cumsum = count) %>%
    unnest(cols = c(data)) %>%
    mutate(condition_met = case_when(
        amount_cumsum >= 10 & count_cumsum >= 3 ~ 1,
        TRUE ~ 0)
    )
1 голос
/ 17 июля 2020

Участие в решении base-R: 

df$amount_cumsum <- 0
df$count_cumsum <- 0    
df$condition_met <- 0  
reset = F
for (i in 1:nrow(df)) {
  if (i == 1 | reset) {
    df$amount_cumsum[i] = df$amount[i]
    df$count_cumsum[i] = df$count[i]
    reset = F
  } else if (df$id[i] != df$id[i-1]) {
    df$amount_cumsum[i] = df$amount[i]
    df$count_cumsum[i] = df$count[i]
    reset = F
  } else {
    df$amount_cumsum[i] = df$amount_cumsum[i-1] + df$amount[i]
    df$count_cumsum[i] = df$count_cumsum[i-1] + df$count[i]
  }
  
  if (df$amount_cumsum[i] >= 10 & df$count_cumsum[i] >= 3) {
    df$condition_met[i] = 1
    reset = T
  }
}

Я расширил ваш набор данных и сравнил этот код с вашим решением . Бенчмарк показывает, что решение Base-R в 21 раз быстрее , чем решение tidyverse! 

library(tidyverse)

dates = seq(as.Date("2019-01-01"), as.Date("2020-03-04"), by="days")

df <- data.frame(
  date = c(sample(dates, 300), sample(dates, 400), sample(dates, 350)),
  id = c(rep("A", 300), rep("B", 400), rep("C", 350)),
  amount = floor(runif(1050, 0, 15)),
  count = floor(runif(1050, 0, 5)),
  stringsAsFactors = F
)

rbenchmark::benchmark(
  "Tidy Solution" = {
    df_tidy <- df %>%
      group_by(id) %>%
      nest(data = c(amount, count)) %>%
      mutate(
        data_accumulate = purrr::accumulate(.x = data, .f = function(.x, .y) if (max(.x[1]) < 10 | max(.x[2]) < 3) .x + .y else .y)
      ) %>%
      unnest(cols = c(data_accumulate)) %>%
      rename(amount_cumsum = amount, count_cumsum = count) %>%
      unnest(cols = c(data)) %>%
      mutate(condition_met = case_when(
        amount_cumsum >= 10 & count_cumsum >= 3 ~ 1,
        TRUE ~ 0)
      )
  },
  "Base-R Solution" = {
    df_base <- df
    df_base$amount_cumsum <- 0
    df_base$count_cumsum <- 0    
    df_base$condition_met <- 0  
    reset = F  # to reset the counters
    for (i in 1:nrow(df_base)) {
      if (i == 1 | reset) {
        df_base$amount_cumsum[i] = df_base$amount[i]
        df_base$count_cumsum[i] = df_base$count[i]
        reset = F
      } else if (df_base$id[i] != df_base$id[i-1]) {
        df_base$amount_cumsum[i] = df_base$amount[i]
        df_base$count_cumsum[i] = df_base$count[i]
        reset = F
      } else {
        df_base$amount_cumsum[i] = df_base$amount_cumsum[i-1] + df_base$amount[i]
        df_base$count_cumsum[i] = df_base$count_cumsum[i-1] + df_base$count[i]
      }
      if (df_base$amount_cumsum[i] >= 10 & df_base$count_cumsum[i] >= 3) {
        df_base$condition_met[i] = 1
        reset = T
      }
    }
  },
  replications = 100)

gc()

           test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
Base-R Solution          100    3.89    1.000      3.69      0.0         NA        NA
  Tidy Solution          100   84.00   21.594     78.65      0.2         NA        NA
1 голос
/ 10 июля 2020

У меня нет решения, но вы можете начать с рассмотрения функции mess::cumsumbinning, которая более или менее подходит вам. Дело в том, что mess::cumsumbinning принимает только одно условие, и я не знаю, как суммировать условия amount и count в одно.

Например, если вы ищете только count>=3, вы можете сделать: 

df %>%
  group_by(id,group=cumsumbinning(count,3)) %>% 
  mutate(count_cumsum=cumsum(count))

# A tibble: 18 x 6
# Groups:   id, group [10]
   date       id    amount count group count_cumsum
   <date>     <fct>  <dbl> <dbl> <int>        <dbl>
 1 2020-01-01 A          1     1     1            1
 2 2020-02-01 A          9     3     2            3
 3 2020-03-01 A          5     1     3            1
 4 2020-04-01 A          5     1     3            2
 5 2020-05-01 A          6     4     4            4
 6 2020-06-01 A          2     1     5            1
 7 2020-01-01 B         10     0     5            0
 8 2020-02-01 B          4     0     5            0
 9 2020-03-01 B          8     0     5            0
10 2020-04-01 B         10     0     5            0
11 2020-05-01 B          6     2     5            2
12 2020-06-01 B          5     1     6            1
13 2020-01-01 C          5     1     6            1
14 2020-02-01 C          1     1     6            2
15 2020-03-01 C          6     1     7            1
16 2020-04-01 C          5     2     7            3
17 2020-05-01 C          5     1     8            1
18 2020-06-01 C          5     0     8            1

На самом деле то, о чем вы просите, еще сложнее, потому что вы хотите, чтобы сброс произошел после достижения лимита.

Я знаю, что это только частично, но надеюсь, что это тебе поможет!

...