В R: Как извлечь информацию о действительных периодах времени и применить ее к другому набору данных? - PullRequest
Новая
       39

В R: Как извлечь информацию о действительных периодах времени и применить ее к другому набору данных?

0 голосов
/ 21 марта 2019

Мне нужно наборы данных, которые я хочу объединить:

Набор данных 1: содержит периоды времени, для которых действует "perc": 

set.seed(1)

example_df <- data.frame(ID = rep(1:2, each=2),   
start = c(as.Date("2014-01-01"), as.Date("2014-03-05"), as.Date("2014-01-13"), as.Date("2014-03-15")), 
                         end = c(as.Date("2014-03-05"), as.Date("2014-04-12"), as.Date("2014-03-01"), as.Date("2014-04-02")), 
                         perc = rnorm(mean= 30, sd= 10, 4))

Набор данных 2: содержит плату за каждыйmonth: 

 month_start <- as.Date("2014-01-01") + months(0:3)
    month_end <-  ceiling_date(month_start, "month") - days(1)

set.seed(1)
example_df2 <-  data.frame(month_start, month_end,
                           ID = rep(1:2, each=4),
                           pay = rnorm(mean= 2000, sd= 80, 8))

Цель состоит в том, чтобы рассчитать заработную плату для каждого человека за каждый месяц, основываясь на том, сколько процентов они работали.Важно принять во внимание действительные периоды времени для perc, которые могут измениться в течение месяца.

Например:

Январь 2014 для ID 1: Pay = 1949.884 (pay) * 23.73546 (perc) / 100

, поскольку perc действителен в течение всего января.

Однако в марте значение perc составляет 23.73546 до 5-го числа, а perc - 31.83643 до конца марта.

Таким образом,

марта 2014 года для удостоверения личности 1: оплата = 1949,884 (оплата) * 23,73546 (проц) / 100/31 (дни марта) * 5 + 1949,884 (оплата) * 31,83643 (perc) / 100/31 (дни марта) * 26

1 Ответ

0 голосов
/ 21 марта 2019

Начните с left_join() между двумя вашими кадрами данных. Каждый период работы ID будет повторяться на каждый период оплаты этого ID. Затем, если мы имеем последовательность ifelse(), вы можете определить, следует ли считать общий месяц, только часть, или нет вообще. 

library(tidyverse)

result <- example_df %>% 
  left_join(example_df2, by = 'ID') %>% 
  mutate(
    TEST_MONTH = ifelse(end >= month_start & start < month_end, 1, 0), 
    TEST_DAYS  = ifelse(TEST_MONTH == 1,
                        ifelse(end > month_end,
                               ifelse(start >= month_start, month_end - start + 1, month_end - month_start + 1), 
                               end - month_start + 1), 
                        0),
    PAID = pay * perc/100 * TEST_DAYS / as.numeric(month_end - month_start + 1)
  )

result %>% filter(ID == 1)

# ID      start        end     perc month_start  month_end      pay TEST_MONTH TEST_DAYS      PAID
# 1  1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546  2014-01-01 2014-01-31 1949.884          1        31 462.81390
# 2  1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546  2014-02-01 2014-02-28 2014.691          1        28 478.19633
# 3  1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546  2014-03-01 2014-03-31 1933.150          1         5  74.00678
# 4  1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546  2014-04-01 2014-04-30 2127.622          0         0   0.00000
# 5  1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643  2014-01-01 2014-01-31 1949.884          0         0   0.00000
# 6  1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643  2014-02-01 2014-02-28 2014.691          0         0   0.00000
# 7  1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643  2014-03-01 2014-03-31 1933.150          1        27 536.03354
# 8  1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643  2014-04-01 2014-04-30 2127.622          1        12 270.94364
...