dplyr ile koşullu cumsum

Question

qty sütununu koşulsuz olarak 0'ın alt sınırıyla silmeyi ve siparişin yerine getirilip getirilmediğini belirtmek için bir gösterge sütunu eklemek istiyorum. Birden çok öğem var ve bunu dplyr::group_by kullanarak her bir öğe için yapmak istiyorum. Sadece bir grup gösterilmektedir.

df <- data.frame(item = c(rep('a', 10)), 
       date = seq(as.Date('2014-01-01'), as.Date('2014-01-10'), by = 1), 
       type =c('return', 'order', 'order', 'return', 'order', 'order', 'return', 'return', 'order', 'order'), 
       qty = c(1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1)) 
df 
    item  date type qty 
1  a 2014-01-01 return 1 
2  a 2014-01-02 order -1 
3  a 2014-01-03 order -1 
4  a 2014-01-04 return 1 
5  a 2014-01-05 order -1 
6  a 2014-01-06 order -1 
7  a 2014-01-07 return 1 
8  a 2014-01-08 return 1 
9  a 2014-01-09 order -1 
10 a 2014-01-10 order -1 

İstenen çıkış:

order_notes işleme kolonu gerekli değildir.

item  date type qty on_hand fulfilled   order_notes 
1  a 2014-01-01 return 1  1   0     <NA> 
2  a 2014-01-02 order -1  0   1    fulfilled 
3  a 2014-01-03 order -1  0   0 rejected, out of stock 
4  a 2014-01-04 return 1  1   0     <NA> 
5  a 2014-01-05 order -1  0   1    fulfilled 
6  a 2014-01-06 order -1  0   0 rejected, out of stock 
7  a 2014-01-07 return 1  1   0     <NA> 
8  a 2014-01-08 return 1  2   0     <NA> 
9  a 2014-01-09 order -1  1   1    fulfilled 
10 a 2014-01-10 order -1  0   1    fulfilled 

Answer 1

İşte Atlanan numaralarını dengelemek için negatif bir asgari mutlak değerini ekleyerek, sıfırdan cumsum oluşturur bir seçenek. Gönderen

df %>% mutate(
    on_hand = sapply(seq_along(qty), function(x){ # loop over indices of qty 
     # sum to index and add the absolute value of the minimum of the cumsum and 0, i.e. 
     # the number of unfulfilled orders so far 
     sum(df$qty[1:x]) + abs(min(0, cumsum(df$qty)[1:x]))}), 

    # if type is return or on_hand doesn't change, 0, else 1 
    fulfilled = ifelse(type == 'return' | on_hand == lag(on_hand), 0, 1), 

    # if type is return, NA, else fulfilled/rejected... for fulfilled == 1 and 0 
    order_notes = ifelse(type == 'return', NA_character_, 
         ifelse(fulfilled == 1, 'fulfilled', 'rejected, out of stock'))) 

# item  date type qty on_hand fulfilled   order_notes 
# 1  a 2014-01-01 return 1  1   0     <NA> 
# 2  a 2014-01-02 order -1  0   1    fulfilled 
# 3  a 2014-01-03 order -1  0   0 rejected, out of stock 
# 4  a 2014-01-04 return 1  1   0     <NA> 
# 5  a 2014-01-05 order -1  0   1    fulfilled 
# 6  a 2014-01-06 order -1  0   0 rejected, out of stock 
# 7  a 2014-01-07 return 1  1   0     <NA> 
# 8  a 2014-01-08 return 1  2   0     <NA> 
# 9  a 2014-01-09 order -1  1   1    fulfilled 
# 10 a 2014-01-10 order -1  0   1    fulfilled 

Answer 2

: Bounded cumulative sum?

cumsumBounded.cpp: 

#include <Rcpp.h> 
using namespace Rcpp; 
// [[Rcpp::export]]                
NumericVector cumsumBounded(NumericVector x, double low, double high) { 
    NumericVector res(x.size()); 
    double acc = 0; 
    for (int i=0; i < x.size(); ++i) { 
    acc += x[i]; 
    if (acc < low) acc = low; 
    else if (acc > high) acc = high; 
    res[i] = acc; 
    } 
    return res; 
} 

library(Rcpp) 
sourceCpp(file="cumsumBounded.cpp") 

df %>% 
group_by(sku) %>% 
arrange(dt) %>% 
mutate(on_hand = cumsumBounded(qty, low = 0, high = 1000), 
     fulfilled = ifelse(type == 'return' | cum_qty == lag(cum_qty, default = 0), 0, 1))