Работа для одной строки ввода, но не для нескольких - PullRequest
Новая
       2

Работа для одной строки ввода, но не для нескольких

0 голосов
/ 04 июля 2019

Фрейм данных 1: 

 Item   LC1    LC2   LC3
8T4121  MW92    OY01    RM11

Фрейм данных 2: 

 Item   LC   custfcst
8T4121  MW92    10
8T4121  OY01    12
8T4121  RM11    10
AB7654  MW92    20
AB7654  WK14    10
AB7654  RM11    8

Фрейм данных 3: 

 Item    LC     ToLC    Rolledfcst
8T4121  MW92    OY01    22
8T4121  OY01    RM11    10
AB7654  MW92    WK14    30
AB7654  WK14    RM11    12

Фрейм данных 4: 

Item    LC      Safetystock(SS)       X
8T4121  MW92    15                   .25
8T4121  OY01    7                    .25
8T4121  RM11    5                    .25
AB7654  MW92    30                   .25
AB7654  WK14    8                    .25
AB7654  RM11    20                   .25

Вывод: это вывод, когда я беру одну строку в качестве ввода в Dataframe 1 

     Item    LC    xprcnt remainingss prcntvalue share       SSNew `Leftover`
1   8T4121  MW92    3.75    11.25   0.3125000   3.515625    7.265625    7.734375
2   8T4121  OY01    1.75    5.25    0.5454545   2.863636    4.613636    2.386364
3   8T4121  RM11    NA  NA  NA  NA  NA  NA

Но когда я беру более 1 строки в качестве ввода в dataframe 1, это не дает желаемого результата.Может ли кто-нибудь помочь мне с этим.

Кадр данных 1: 

 Item   LC1    LC2   LC3
8T4121  MW92    OY01    RM11
AB7654  MW92    WK14    RM11

Код: 

library(plyr)
library(dplyr)
library(igraph)
library(data.table)
library(magrittr)
library(tidyr)

lctolc <- read.csv("LCtoLC.csv") #DF to get DF1
custfcst <- read.csv("custfcst.csv") #DF2
rolledfcst <- read.csv("rolledfcst.csv") #DF3
safetystock <- read.csv("safetystock.csv") #DF4

bodlane <- lapply(
  lapply(split(lctolc, lctolc$Item), function(x) graph.data.frame(x[, 2:3])), 
  function(x) lapply(
    all_simple_paths(x, from = V(x)[degree(x, mode = "in") == 0], 
                     to = V(x)[degree(x, mode = "out") == 0]),
    function(y) as.data.table(t(names(y))) %>% setnames(paste0("LC", seq_along(.)))
  ) %>% rbindlist(fill = TRUE)
) %>% rbindlist(fill = TRUE, idcol = "Item")



distributn <- bodlane %>%
  as_tibble() %>%
  gather(key = LC_ref, value = LC, - Item) %>%
  left_join(select(custfcst, -Item), by = "LC") %>%
  left_join(select(rolledfcst, -Item), by = "LC","ToLC") %>%
  left_join(select(safetystock, -Item), by = "LC") %>%
  mutate(xprcnt= (x * SS))  %>%
  mutate(remainingss= (SS - xprcnt))  %>%
  mutate(prcntvalue = (custfcst  / (custfcst +Rolledfcst)))   %>%
  mutate(share = (prcntvalue * remainingss))   %>%
  mutate(SSNew = (xprcnt + share))   %>%
  mutate(Leftover = (SS - SSNew))   %>%
  select(Item, LC, xprcnt, remainingss,prcntvalue,share,SSNew,Leftover)

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 05 июля 2019 
library(plyr)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(igraph)
library(data.table)
library(magrittr)


lctolc <- read.csv("LCtoLC.csv")
custfcst <- read.csv("custfcst.csv")
rolledfcst <- read.csv("rolledfcst.csv")
safetystock <- read.csv("safetystock.csv")

bodlane <- lapply(
  lapply(split(lctolc, lctolc$Item), function(x) graph.data.frame(x[, 2:3])), 
  function(x) lapply(
    all_simple_paths(x, from = V(x)[degree(x, mode = "in") == 0], 
                     to = V(x)[degree(x, mode = "out") == 0]),
    function(y) as.data.table(t(names(y))) %>% setnames(paste0("LC", seq_along(.)))
  ) %>% rbindlist(fill = TRUE)
) %>% rbindlist(fill = TRUE, idcol = "Item")


df1<- merge(custfcst,lctolc,by=c("LC","Item"),all.x=TRUE)
df2<- merge(rolledfcst, df1,by.x=c("LC","Item","ToLC"),by.y=c("LC","Item","ToLC"),all=TRUE)
Final<- merge(safetystock, df2, by = c("LC","Item"))
Final$xprcnt <- (Final$x * Final$SS)
Final$remainingss= (Final$SS - Final$xprcnt)  
Final$prcntvalue = (Final$custfcst  / (Final$custfcst +Final$Rolledfcst))  
Final$share = (Final$prcntvalue * Final$remainingss) 
Final$SSNew = (Final$xprcnt + Final$share)  
Final$Leftover = (Final$SS - Final$SSNew)
Final<-Final[,c(2,1,5,7,6,3,4,8,9,10,11,12,13)]

Этот код работал отлично

0 голосов
/ 05 июля 2019 
Item LC   ToLC custfcst Rolledfcst SS    x    xprcnt remainingss prcntvalue   share   SSNew    Leftover
1   8T4121  MW92    OY01    10  22  15  0.25    3.75    11.25   0.3125000   3.515625    7.265625    7.734375
2   8T4121  OY01    RM11    12  10  7   0.25    1.75    5.25    0.5454545   2.863636    4.613636    2.386364
3   8T4121  RM11    NA  10  NA  5   NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA


I have pasted the code above.
Now I am stuck with like Item 8T4121 and LC MW92 after the computations whatever is the leftover it should be added to SS at 8T4121 and OY01 for computing the other calculations at that level.
Similarly, leftover at OY should added to SS at RM11.
THis should work for all the Items
0 голосов
/ 05 июля 2019

Вот, пожалуйста.Я признаю, что вы указали петлю в своем вопросе, но в RI избегайте петель везде, где это возможно.Это лучше.

При этом используется plyr::join_all для объединения всех ваших фреймов данных по Item и LC, затем dplyr::mutate для выполнения расчетов.Обратите внимание, что вы можете поместить несколько мутаций в одну mutate() функцию: 

library(plyr)
library(dplyr)
library(tidyr)

join_all(list(gather(df1, key = LC_ref, value = LC, - Item), df2, df3, df4),
         by = c("Item", "LC"),
         type = "left") %>%
  as_tibble() %>%
  rename("SS" = "Safetystock.SS.") %>%
  mutate(xprcnt= X * SS,
         remainingss= SS - xprcnt,
         prcntvalue = custfcst  / (custfcst + Rolledfcst),
         share = prcntvalue * remainingss,
         SSNew = xprcnt + share,
         Leftover = SS - SSNew) %>%
  arrange(Item, LC_ref) %>%
  group_by(Item) %>%
  mutate(lag = lag(Leftover, 1) + SS)

# A tibble: 6 x 15
# Groups:   Item [2]
  Item   LC_ref LC    custfcst ToLC  Rolledfcst    SS     X xprcnt remainingss prcntvalue share SSNew Leftover   lag
  <chr>  <chr>  <chr>    <int> <chr>      <int> <int> <dbl>  <dbl>       <dbl>      <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl>
1 8T4121 LC1    MW92        10 OY01          22    15  0.25   3.75       11.2       0.312  3.52  7.27     7.73 NA   
2 8T4121 LC2    OY01        12 RM11          10     7  0.25   1.75        5.25      0.545  2.86  4.61     2.39 14.7 
3 8T4121 LC3    RM11        10 NA            NA     5  0.25   1.25        3.75     NA     NA    NA       NA     7.39
4 AB7654 LC1    MW92        NA NA            NA    30  0.25   7.5        22.5      NA     NA    NA       NA    NA   
5 AB7654 LC2    WK14        NA NA            NA     8  0.25   2           6        NA     NA    NA       NA    NA   
6 AB7654 LC3    RM11        NA NA            NA    20  0.25   5          15        NA     NA    NA       NA    NA   

> select(.Last.value, -LC_ref, -(custfcst:X))
# A tibble: 6 x 9
# Groups:   Item [2]
  Item   LC    xprcnt remainingss prcntvalue share SSNew Leftover   lag
  <chr>  <chr>  <dbl>       <dbl>      <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl>
1 8T4121 MW92    3.75       11.2       0.312  3.52  7.27     7.73 NA   
2 8T4121 OY01    1.75        5.25      0.545  2.86  4.61     2.39 14.7 
3 8T4121 RM11    1.25        3.75     NA     NA    NA       NA     7.39
4 AB7654 MW92    7.5        22.5      NA     NA    NA       NA    NA   
5 AB7654 WK14    2           6        NA     NA    NA       NA    NA   
6 AB7654 RM11    5          15        NA     NA    NA       NA    NA

(Также обратите внимание, что dplyr и plyr имеют несколько функций с совпадающими именами, я считаю, что обычно лучше всего загружать plyr первый в вашей библиотеке заявления).

...