Фильтрация фрейма данных по условиям, применяемым к группам наблюдений - PullRequest
Новая
       8

Фильтрация фрейма данных по условиям, применяемым к группам наблюдений

1 голос
/ 07 мая 2020

Здравствуйте, мне нужно отфильтровать этот фрейм данных, используя следующие условия.

Здесь рассматриваемый фрейм данных: 

# A tibble: 14 x 4
   user_id date    order_type  plan 
     <dbl> <chr>   <chr>       <chr>
 1     123 2019-02 acquisition 3M   
 2     123 2019-05 repeats     3M   
 3     123 2019-08 repeats     3M   
 4     124 2019-02 acquisition 1M   
 5     124 2019-03 repeats     3M   
 6     124 2019-06 repeats     3M   
 7     125 2019-08 acquisition 1M   
 8     125 2019-09 repeats     1M   
 9     126 2019-07 acquisition 3M   
10     126 2019-10 repeats     1M   
11     126 2019-11 repeats     1M   
12     127 2019-05 acquisition 3M   
13     127 2019-08 repeats     3M   
14     127 2019-11 repeats     3M

Воспроизводимый пример: 

df <- tibble::tribble(
        ~user_id,     ~date,   ~order_type, ~plan,
             123, "2019-02", "acquisition",  "3M",
             123, "2019-05",     "repeats",  "3M",
             123, "2019-08",     "repeats",  "3M",
             124, "2019-02", "acquisition",  "1M",
             124, "2019-03",     "repeats",  "3M",
             124, "2019-06",     "repeats",  "3M",
             125, "2019-08", "acquisition",  "1M",
             125, "2019-09",     "repeats",  "1M",
             126, "2019-07", "acquisition",  "3M",
             126, "2019-10",     "repeats",  "1M",
             126, "2019-11",     "repeats",  "1M",
             127, "2019-05", "acquisition",  "3M",
             127, "2019-08",     "repeats",  "3M",
             127, "2019-11",     "repeats",  "3M"
        )

Мне нужно отфильтровать: * строки, для которых фильтруется запись user_id (отмеченная как " приобретение ") имеет план под названием" 3M "* для этих user_id все последующие заказы, обозначенные как" 3M "

Здесь ожидаемые результаты: 

# A tibble: 7 x 4
  user_id date    order_type  plan 
    <dbl> <chr>   <chr>       <chr>
1     123 2019-02 acquisition 3M   
2     123 2019-05 repeats     3M   
3     123 2019-08 repeats     3M   
4     126 2019-07 acquisition 3M   
5     127 2019-05 acquisition 3M   
6     127 2019-08 repeats     3M   
7     127 2019-11 repeats     3M

Воспроизводимый пример: 

df_filtered <- tibble::tribble(
                 ~user_id,     ~date,   ~order_type, ~plan,
                      123, "2019-02", "acquisition",  "3M",
                      123, "2019-05",     "repeats",  "3M",
                      123, "2019-08",     "repeats",  "3M",
                      126, "2019-07", "acquisition",  "3M",
                      127, "2019-05", "acquisition",  "3M",
                      127, "2019-08",     "repeats",  "3M",
                      127, "2019-11",     "repeats",  "3M"
                 )

1 Ответ

1 голос
/ 07 мая 2020

Вот решение dplyr, но не уверен, что оно уловит его в большем масштабе: 

df %>%
  group_by(user_id) %>% 
  mutate(keep = case_when(any(plan == "3M" & order_type == "acquisition")~"Y", TRUE ~ "N")) %>%
  filter(keep == "Y" & plan != "1M")
...