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如何在非零价格行之前重复数据框中价格为 0 的行？

2023-12-10

我有一个数据

   WEEK PRICE QUANTITY SALE_PRICE
   4992  3.49 1908.750       0.00
   4999  2.50 5681.000       2.50
   5001  3.00 3187.000       3.00
   5002  3.49 1455.000       0.00
   5008  2.69 2263.500       2.69
   5011  3.49 1515.500       0.00
   5013  2.69 3297.000       2.69
   5015  3.49 1059.500       0.00
   5023  2.50 6056.000       2.50
   5024  3.00 1954.500       3.00
   5026  3.49 1163.833       0.00
   5037  2.50 6797.000       2.50
   5038  3.00 2109.000       3.00
   5040  2.50 4521.000       2.50
   5041  3.33 2469.000       3.33

我想仅在具有销售价格的行之前不存在销售价格为 0 的行的地方，在非零销售价格之前重复最后观察到的销售价格为 0 的行。输出应如下所示：

  WEEK PRICE QUANTITY SALE_PRICE TYPE
  4992  3.49 1908.750       0.00    3
  4999  2.50 5681.000       2.50    3
  4992  3.49 1908.750       0.00    3
  5001  3.00 3187.000       3.00    3
  5002  3.49 1455.000       0.00    3
  5008  2.69 2263.500       2.69    3
  5011  3.49 1515.500       0.00    3
  5013  2.69 3297.000       2.69    3
  5015  3.49 1059.500       0.00    3
  5023  2.50 6056.000       2.50    3
  5015  3.49 1059.500       0.00    3
  5024  3.00 1954.500       3.00    3
  5026  3.49 1163.833       0.00    3
  5037  2.50 6797.000       2.50    3
  5026  3.49 1163.833       0.00    3
  5038  3.00 2109.000       3.00    3
  5026  3.49 1163.833       0.00    3
  5040  2.50 4521.000       2.50    3
  5026  3.49 1163.833       0.00    3
  5041  3.33 2469.000       3.33    3

Data

structure(list(WEEK = c(4992L, 4999L, 5001L, 5002L, 5008L, 5011L, 
5013L, 5015L, 5023L, 5024L, 5026L, 5037L, 5038L, 5040L, 5041L
), PRICE = c(3.49, 2.5, 3, 3.49, 2.69, 3.49, 2.69, 3.49, 2.5, 
3, 3.49, 2.5, 3, 2.5, 3.33), QUANTITY = c(1908.75, 5681, 3187, 
1455, 2263.5, 1515.5, 3297, 1059.5, 6056, 1954.5, 1163.833, 6797, 
2109, 4521, 2469), SALE_PRICE = c(0, 2.5, 3, 0, 2.69, 0, 2.69, 
0, 2.5, 3, 0, 2.5, 3, 2.5, 3.33)), .Names = c("WEEK", "PRICE", 
"QUANTITY", "SALE_PRICE"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-15L))

我努力了

 if(nrow(price.hierarchy) > 2) {
  for(i in 2: (nrow(price.hierarchy) - 1)) {
      if(price.hierarchy$SALE_PRICE[i] !=0 & price.hierarchy$SALE_PRICE[i+1] !=0 & price.hierarchy$SALE_PRICE[i-1]==0) {
        price.hierarchy1 <- price.hierarchy[which(price.hierarchy[, 1] > price.hierarchy[i,1]), ]
        price.hierarchy[i+1, ] <- NA 
        price.hierarchy[i+1, ] <- price.hierarchy[i-1, ]
        price.hierarchy2 <- price.hierarchy[which(price.hierarchy[, 1] < price.hierarchy[i+2,1]), ] 
        price.hierarchy <- rbind(price.hierarchy2, price.hierarchy1)        
      }
      else 
        price.hierarchy
    }
  }

这使：

> price.hierarchy
    WEEK PRICE QUANTITY SALE_PRICE
1   4992  3.49 1908.750       0.00
2   4999  2.50 5681.000       2.50
3   4992  3.49 1908.750       0.00
31  5001  3.00 3187.000       3.00
4   5002  3.49 1455.000       0.00
5   5008  2.69 2263.500       2.69
6   5011  3.49 1515.500       0.00
7   5013  2.69 3297.000       2.69
8   5015  3.49 1059.500       0.00
9   5023  2.50 6056.000       2.50
10  5015  3.49 1059.500       0.00
101 5024  3.00 1954.500       3.00
11  5026  3.49 1163.833       0.00
12  5037  2.50 6797.000       2.50
13  5026  3.49 1163.833       0.00
131 5038  3.00 2109.000       3.00
14  5040  2.50 4521.000       2.50
15  5041  3.33 2469.000       3.33

The shift函数来自data.table在这里可能有用。

我想重复之前观察到的最后一行，销售价格为 0 仅在没有销售行的地方非零销售价格 价格为 0 的行前有促销价

如果没有更多解释，我不确定后面的要求。这是一个快速解决方案，可以为观察结果提供标识符i出于排序目的，然后复制并附加零销售价格之前的内容。最后，对标识符进行排序，调整为将重复行放置在原始行之后两行。

library(data.table)

setDT(d)
d[, i := seq_len(.N)]
d[, led_zero := shift(SALE_PRICE, type = "lead") == 0]
d_duped = d[(led_zero)][, i := i + 1.5]
d_out = rbind(d, d_duped)
d_out[order(i)]
#     WEEK PRICE QUANTITY SALE_PRICE    i led_zero
#  1: 4992  3.49 1908.750       0.00  1.0    FALSE
#  2: 4999  2.50 5681.000       2.50  2.0    FALSE
#  3: 5001  3.00 3187.000       3.00  3.0     TRUE
#  4: 5002  3.49 1455.000       0.00  4.0    FALSE
#  5: 5001  3.00 3187.000       3.00  4.5     TRUE
#  6: 5008  2.69 2263.500       2.69  5.0     TRUE
#  7: 5011  3.49 1515.500       0.00  6.0    FALSE
#  8: 5008  2.69 2263.500       2.69  6.5     TRUE
#  9: 5013  2.69 3297.000       2.69  7.0     TRUE
# 10: 5015  3.49 1059.500       0.00  8.0    FALSE
# 11: 5013  2.69 3297.000       2.69  8.5     TRUE
# 12: 5023  2.50 6056.000       2.50  9.0    FALSE
# 13: 5024  3.00 1954.500       3.00 10.0     TRUE
# 14: 5026  3.49 1163.833       0.00 11.0    FALSE
# 15: 5024  3.00 1954.500       3.00 11.5     TRUE
# 16: 5037  2.50 6797.000       2.50 12.0    FALSE
# 17: 5038  3.00 2109.000       3.00 13.0    FALSE
# 18: 5040  2.50 4521.000       2.50 14.0    FALSE
# 19: 5041  3.33 2469.000       3.33 15.0       NA
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r

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