根据条件和groupby更新列 [英] Update a column based on a condition and groupby

问题描述

我的资料是：

Prod   Vend    Capac  Dema   Price
 p1     v2       2      6      1
 p1     v1       3      6      2
 p1     v3       3      6      2
 p2     v1       1      1      1
 p2     v3       2      1      2
 p2     v2       5      1      2
 p3     v1       5      3      3
 p3     v2       3      3      4
 p3     v3       1      3      5

我需要一些东西如：

Prod   Vend    Capac  Dema   Price   Source
 p1     v2       2      6      1       2
 p1     v1       3      6      2       3
 p1     v3       3      6      2       1 
 p2     v1       1      1      1       1
 p2     v3       2      1      2       0
 p2     v2       5      1      2       0
 p3     v1       5      3      3       3
 p3     v2       3      3      4       0 
 p3     v3       1      3      5       0 

$ b $我有产品，供应商，供应商的能力（产品的需求），价格（从供应商的产品）。我以最低价格采购产品，但供应商的能力是一个限制。也就是说，供应商的选择是按照引用的价格完成的，价格是按照产品分组的供应商排序的。

i have product, vendor, capacity (of vendor), demand (of product), price (of product from vendor). I am sourcing the products based on least price but vendor capacity is a constraint. That is, the selection of a vendor is done by price it has quoted, Price is sorted for the vendors grouped by products.

我正在尝试使用for循环，如果其他条件，代码越来越乱。有没有一个干净的方法来解决它，可能使用plyr？

I am trying it with for loop and if else conditions, the code is getting messier. Is there a clean way to solve it, probably using plyr?

推荐答案

这是我会做的：

library(data.table)
setDT(DT)

DT[order(Price), src := pmin(Capac, pmax(Dema - shift(cumsum(Capac), fill=0), 0)), by=Prod]

我们可以看到它匹配：

we can see it matches:

   Prod Vend Capac Dema Price Source src
1:   p1   v2     2    6     1      2   2
2:   p1   v1     3    6     2      3   3
3:   p1   v3     3    6     2      1   1
4:   p2   v1     1    1     1      1   1
5:   p2   v3     2    1     2      0   0
6:   p2   v2     5    1     2      0   0
7:   p3   v1     5    3     3      3   3
8:   p3   v2     3    3     4      0   0
9:   p3   v3     1    3     5      0   0

逻辑，部分是伪代码：

• shift（cumsum（Capac），fill = 0）是便宜的供应商的容量

• shift(cumsum(Capac), fill=0) is capacity from cheaper vendors

max（需求 - 上限）

max(demand - capacity from cheaper, 0) is residual demand for the vendor

min（容量，剩余需求量） 是从供应商那里获取多少

min(capacity, residual demand) is how much to source from the vendor

。

dplyr模拟：

DT %>% arrange(Price) %>% group_by(Prod) %>% 
  mutate(src = pmin(Capac, pmax(Dema - lag(cumsum(Capac), default=0), 0)))

这篇关于根据条件和groupby更新列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！