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為不在我的資料庫中的日期生成圖表

2021-10-16 14:13:33 軟體工程

下面的函式生成 中存在的天數的圖表date2，即 01/07、02/07 和 04/07。但是，我想知道是否可以調整我的函式或創建一個新函式，以便，如果我沒有日期date2，例如 15/10 或與我所擁有的日期不同的任何其他日期date2，它會考慮使用我的函式的以下條件：

  if (nrow(datas)<=2){
    abline(h=m,lwd=2) 
    points(0, m, col = "red", pch = 19, cex = 2, xpd = TRUE)
    text(.1,m  .5, round(m,1), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")}

因此，不存在于 中的日期圖date2將沒有點，只有m. 有可能的？

可執行代碼如下：

library(dplyr)
library(tidyverse)
library(lubridate)

df1 <- structure(
  list(date1= c("2021-06-28","2021-06-28","2021-06-28"),
       date2 = c("2021-07-01","2021-07-02","2021-07-04"),
       Category = c("ABC","ABC","ABC"),
       Week= c("Wednesday","Wednesday","Wednesday"),
       DR1 = c(4,1,0),
       DR01 = c(4,1,0), DR02= c(4,2,0),DR03= c(9,5,0),
       DR04 = c(5,4,0),DR05 = c(5,4,0),DR06 = c(5,4,0),DR07 = c(5,4,0),DR08 = c(5,4,0)),
  class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))


f1 <- function(dmda, CategoryChosse) {
  
  x<-df1 %>% select(starts_with("DR0"))
  
  x<-cbind(df1, setNames(df1$DR1 - x, paste0(names(x), "_PV")))
  PV<-select(x, date2,Week, Category, DR1, ends_with("PV"))
  
  med<-PV %>%
    group_by(Category,Week) %>%
    summarize(across(ends_with("PV"), median))
  
  SPV<-df1%>%
    inner_join(med, by = c('Category', 'Week')) %>%
    mutate(across(matches("^DR0\\d $"), ~.x   
                    get(paste0(cur_column(), '_PV')),
                  .names = '{col}_{col}_PV')) %>%
    select(date1:Category, DR01_DR01_PV:last_col())
  
  SPV<-data.frame(SPV)
  
  mat1 <- df1 %>%
    filter(date2 == dmda, Category == CategoryChosse) %>%
    select(starts_with("DR0")) %>%
    pivot_longer(cols = everything()) %>%
    arrange(desc(row_number())) %>%
    mutate(cs = cumsum(value)) %>%
    filter(cs == 0) %>%
    pull(name)
  
  (dropnames <- paste0(mat1,"_",mat1, "_PV"))
  
  SPV <- SPV %>%
    filter(date2 == dmda, Category == CategoryChosse) %>%
    select(-any_of(dropnames))
  
  if(length(grep("DR0", names(SPV))) == 0) {
    SPV[head(mat1,10)] <- NA_real_
  }
  
  datas <-SPV %>%
    filter(date2 == ymd(dmda)) %>%
    group_by(Category) %>%
    summarize(across(starts_with("DR0"), sum)) %>%
    pivot_longer(cols= -Category, names_pattern = "DR0(. )", values_to = "val") %>%
    mutate(name = readr::parse_number(name))
  colnames(datas)[-1]<-c("Days","Numbers")
  
  
  datas <- datas %>% 
    group_by(Category) %>% 
    slice((as.Date(dmda) - min(as.Date(df1$date1) [
      df1$Category == first(Category)])):max(Days) 1) %>%
    ungroup
  
  m<-df1 %>%
    group_by(Category,Week) %>%
    summarize(across(starts_with("DR1"), mean))
  
  m<-subset(m, Week == df1$Week[match(ymd(dmda), ymd(df1$date2))] & Category == CategoryChosse)$DR1
  
  maxrange <-  range(min(0, datas$Numbers, na.rm = TRUE), na.rm = TRUE)
  maxrange[1] <- maxrange[1] - (maxrange[1] %%10)   35
  
  max<-max(0, datas$Days, na.rm = TRUE) 1
  
  plot(Numbers ~ Days,  xlim= c(0,max),  ylim= c(0,maxrange[1]),
       xaxs='i',data = datas,main = paste0(dmda, "-", CategoryChosse))
  
  if (nrow(datas)<=2){
    abline(h=m,lwd=2) 
    points(0, m, col = "red", pch = 19, cex = 2, xpd = TRUE)
    text(.1,m  .5, round(m,1), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")}
  
  else if(any(table(datas$Numbers) >= 3) & length(unique(datas$Numbers)) == 1){
    yz <- unique(datas$Numbers)
    lines(c(0,datas$Days), c(yz, datas$Numbers), lwd = 2)
    points(0, yz, col = "red", pch = 19, cex = 2, xpd = TRUE)
    text(.1,yz  .5,round(yz,1), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")}
  
  else{
    mod <- nls(Numbers ~ b1*Days^2 b2,start = list(b1 = 0,b2 = 0),data = datas, algorithm = "port")
    new.data <- data.frame(Days = with(datas, seq(min(Days),max(Days),len = 45)))
    new.data <- rbind(0, new.data)
    lines(new.data$Days,predict(mod,newdata = new.data),lwd=2)
    coef<-coef(mod)[1]
    points(0, coef, col="red",pch=19,cex = 2,xpd=TRUE)
    text(.99,coef   1,max(0, round(coef,1)), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")
  }
  
}
f1("2021-07-01", "ABC")
f1("2021-07-02", "ABC")
f1("2021-07-04", "ABC")

為不在我的資料庫中的日期生成圖表 為不在我的資料庫中的日期生成圖表 為不在我的資料庫中的日期生成圖表

uj5u.com熱心網友回復：

現在函式運行了，我明白了這個問題。當您需要匹配 date2 時，您必須進行“繞過”以排除該部分。

datas <- datas %>%
group_by(Category) %>%
slice((as.Date(dmda) - min(as.Date(df1$date1) [
df1$Category == first(Category)])):max(Days) 1) %>%
ungroup

沒有它，這部分就無法作業。然后你必須定義 m。我認為您仍然可以使用它 if(is.null(df1$date2[df1$date2 == dmda]))來繞過。

f1 <- function(dmda, CategoryChosse) {
  
  x<-df1 %>% select(starts_with("DR0"))
  
  x<-cbind(df1, setNames(df1$DR1 - x, paste0(names(x), "_PV")))
  PV<-select(x, date2,Week, Category, DR1, ends_with("PV"))
  
  med<-PV %>%
    group_by(Category,Week) %>%
    summarize(across(ends_with("PV"), median))
  
  SPV<-df1%>%
    inner_join(med, by = c('Category', 'Week')) %>%
    mutate(across(matches("^DR0\\d $"), ~.x   
                    get(paste0(cur_column(), '_PV')),
                  .names = '{col}_{col}_PV')) %>%
    select(date1:Category, DR01_DR01_PV:last_col())
  
  SPV<-data.frame(SPV)
  
  
  mat1 <- df1 %>%
    filter(date2 == dmda, Category == CategoryChosse) %>%
    select(starts_with("DR0")) %>%
    pivot_longer(cols = everything()) %>%
    arrange(desc(row_number())) %>%
    mutate(cs = cumsum(value)) %>%
    filter(cs == 0) %>%
    pull(name)
  
  (dropnames <- paste0(mat1,"_",mat1, "_PV"))
  
  SPV <- SPV %>%
    filter(date2 == dmda, Category == CategoryChosse) %>%
    select(-any_of(dropnames))
  
  if(length(grep("DR0", names(SPV))) == 0) {
    SPV[head(mat1,10)] <- NA_real_
  }
  
  # About here you need to make the by-pass
  
  datas <-SPV %>%
    filter(date2 == ymd(dmda)) %>%
    group_by(Category) %>%
    summarize(across(starts_with("DR0"), sum)) %>%
    pivot_longer(cols= -Category, names_pattern = "DR0(. )", values_to = "val") %>%
    mutate(name = readr::parse_number(name))
  colnames(datas)[-1]<-c("Days","Numbers")
  
  
  datas <- datas %>% 
    group_by(Category) %>% 
    slice((as.Date(dmda) - min(as.Date(df1$date1) [
      df1$Category == first(Category)])):max(Days) 1) %>%
    ungroup    # This cannot work since you can't match the datas
  
  m<-df1 %>%
    group_by(Category,Week) %>%
    summarize(across(starts_with("DR1"), mean))
  
  m<-subset(m, Week == df1$Week[match(ymd(dmda), ymd(df1$date2))] & Category == CategoryChosse)$DR1
  
  maxrange <-  range(min(0, datas$Numbers, na.rm = TRUE), na.rm = TRUE)
  maxrange[1] <- maxrange[1] - (maxrange[1] %%10)   35
  
  max<-max(0, datas$Days, na.rm = TRUE) 1
  
  plot(Numbers ~ Days,  xlim= c(0,max),  ylim= c(0,maxrange[1]),
       xaxs='i',data = datas,main = paste0(dmda, "-", CategoryChosse))
  
  if(nrow(datas)<=2){
    abline(h=m,lwd=2) 
    points(0, m, col = "red", pch = 19, cex = 2, xpd = TRUE) 
    text(.1,m  .5, round(m,1), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")}
  
  else if(any(table(datas$Numbers) >= 3) & length(unique(datas$Numbers)) == 1){
    yz <- unique(datas$Numbers)
    lines(c(0,datas$Days), c(yz, datas$Numbers), lwd = 2)
    points(0, yz, col = "red", pch = 19, cex = 2, xpd = TRUE)
    text(.1,yz  .5,round(yz,1), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")}
  
  else{
    mod <- nls(Numbers ~ b1*Days^2 b2,start = list(b1 = 0,b2 = 0),data = datas, algorithm = "port")
    new.data <- data.frame(Days = with(datas, seq(min(Days),max(Days),len = 45)))
    new.data <- rbind(0, new.data)
    lines(new.data$Days,predict(mod,newdata = new.data),lwd=2)
    coef<-coef(mod)[1]
    points(0, coef, col="red",pch=19,cex = 2,xpd=TRUE)
    text(.99,coef   1,max(0, round(coef,1)), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")
  }
  
}

uj5u.com熱心網友回復：

可能會改變這里的條件


f1 <- function(dmda, CategoryChosse) {
  
  x<-df1 %>% select(starts_with("DR0"))
  
  x<-cbind(df1, setNames(df1$DR1 - x, paste0(names(x), "_PV")))
  PV<-select(x, date2,Week, Category, DR1, ends_with("PV"))
  
  med<-PV %>%
    group_by(Category,Week) %>%
    summarize(across(ends_with("PV"), median))
  
  SPV<-df1%>%
    inner_join(med, by = c('Category', 'Week')) %>%
    mutate(across(matches("^DR0\\d $"), ~.x   
                    get(paste0(cur_column(), '_PV')),
                  .names = '{col}_{col}_PV')) %>%
    select(date1:Category, DR01_DR01_PV:last_col())
  
  SPV<-data.frame(SPV)
  
  m<-df1 %>%
    group_by(Category,Week) %>%
    summarize(across(starts_with("DR1"), mean))
  
  
  datas <- data.frame()
  if(any(with(df1, date2 == dmda, Category == CategoryChosse), na.rm = TRUE)) {
      mat1 <- df1 %>%
        filter(date2 == dmda, Category == CategoryChosse) %>%
        select(starts_with("DR0")) %>%
        pivot_longer(cols = everything()) %>%
        arrange(desc(row_number())) %>%
        mutate(cs = cumsum(value)) %>%
        filter(cs == 0) %>%
        pull(name)
      
      (dropnames <- paste0(mat1,"_",mat1, "_PV"))
      
      SPV <- SPV %>%
        filter(date2 == dmda, Category == CategoryChosse) %>%
        select(-any_of(dropnames))
      
      if(length(grep("DR0", names(SPV))) == 0) {
        SPV[head(mat1,10)] <- NA_real_
      }
      
      datas <-SPV %>%
        filter(date2 == ymd(dmda)) %>%
        group_by(Category) %>%
        summarize(across(starts_with("DR0"), sum)) %>%
        pivot_longer(cols= -Category, names_pattern = "DR0(. )", values_to = "val") %>%
        mutate(name = readr::parse_number(name))
      colnames(datas)[-1]<-c("Days","Numbers")
      
      
      datas <- datas %>% 
        group_by(Category) %>% 
        slice((as.Date(dmda) - min(as.Date(df1$date1) [
          df1$Category == first(Category)])):max(Days) 1) %>%
        ungroup
      
     
      m<-subset(m, Week == df1$Week[match(ymd(dmda), ymd(df1$date2))] & Category == CategoryChosse)$DR1
      maxrange <-  range(min(0, datas$Numbers, na.rm = TRUE), na.rm = TRUE)
      maxrange[1] <- maxrange[1] - (maxrange[1] %%10)   35
      
      max<-max(0, datas$Days, na.rm = TRUE) 1
      
      plot(Numbers ~ Days,  xlim= c(0,max),  ylim= c(0,maxrange[1]),
           xaxs='i',data = datas,main = paste0(dmda, "-", CategoryChosse))
      
      if (nrow(datas)<=2){
        abline(h=m,lwd=2) 
        points(0, m, col = "red", pch = 19, cex = 2, xpd = TRUE)
        text(.1,m  .5, round(m,1), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")}
      
      else if(any(table(datas$Numbers) >= 3) & length(unique(datas$Numbers)) == 1){
        yz <- unique(datas$Numbers)
        lines(c(0,datas$Days), c(yz, datas$Numbers), lwd = 2)
        points(0, yz, col = "red", pch = 19, cex = 2, xpd = TRUE)
        text(.1,yz  .5,round(yz,1), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")}
      
      else{
        mod <- nls(Numbers ~ b1*Days^2 b2,start = list(b1 = 0,b2 = 0),data = datas, algorithm = "port")
        new.data <- data.frame(Days = with(datas, seq(min(Days),max(Days),len = 45)))
        new.data <- rbind(0, new.data)
        lines(new.data$Days,predict(mod,newdata = new.data),lwd=2)
        coef<-coef(mod)[1]
        points(0, coef, col="red",pch=19,cex = 2,xpd=TRUE)
        text(.99,coef   1,max(0, round(coef,1)), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")
      }
  } else {
    if (nrow(datas)<=2){
      m <- m$DR1[1]
      Days <- seq(0, 8, by = 2)
      Numbers <- seq(0, 8, by = 2) * m * 5
      
      plot(Numbers ~ Days,  xlim= c(0,max(Days)   2),  ylim= c(0,max(Numbers)),
           xaxs='i', main = paste0(dmda, "-", CategoryChosse), type = "n")
      
      abline(h=m,lwd=2) 
      points(0, m, col = "red", pch = 19, cex = 2, xpd = TRUE)
      text(.1,m  .5, round(m,1), cex=1.1,pos=4,offset =1,col="black")}
    
    
  }
  
  
}

-檢查

f1("2021-07-01", "ABC")
f1("2021-07-02", "ABC")
f1("2021-07-04", "ABC")
f1("2021-15-10", "ABC")

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    SSH：clone的專案你必須是擁有者或者管理員，而且需要在clone前添加SSH Key。SSH 在push的時候，是不需要輸入用戶名的，如果配置... ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:35:34 more
  • 2023年農牧行業6大CRM系統、5大場景盤點

    在物聯網、大資料、云計算、人工智能、自動化技術等現代資訊技術蓬勃發展與逐步成熟的背景下，數字化正成為農牧行業供給側結構性變革與高質量發展的核心驅動因素。因此，改造和提升傳統農牧業、開拓創新現代智慧農牧業，加快推進農牧業的現代化、資訊化、數字化建設已成為農牧業發展的重要方向。 當下，企業數字化轉型已經 ......

    uj5u.com 2023-04-18 08:05:44 more
  • 2023年農牧行業6大CRM系統、5大場景盤點

    在物聯網、大資料、云計算、人工智能、自動化技術等現代資訊技術蓬勃發展與逐步成熟的背景下，數字化正成為農牧行業供給側結構性變革與高質量發展的核心驅動因素。因此，改造和提升傳統農牧業、開拓創新現代智慧農牧業，加快推進農牧業的現代化、資訊化、數字化建設已成為農牧業發展的重要方向。 當下，企業數字化轉型已經 ......

    uj5u.com 2023-04-18 08:00:18 more
  • 計算機組成原理—存盤器

    計算機組成原理—硬體結構 二、存盤器 1.概述 存盤器是計算機系統中的記憶設備，用來存放程式和資料 1.1存盤器的層次結構 快取-主存層次主要解決CPU和主存速度不匹配的問題，速度接近快取 主存-輔存層次主要解決存盤系統的容量問題，容量接近與價位接近于主存 2.主存盤器 2.1概述 主存與CPU的聯 ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:20:31 more
  • 談一談我對協同開發的一些認識

    如今各互聯網公司普通都使用敏捷開發，采用小步快跑的形式來進行專案開發。如果是小專案或者小需求，那一個開發可能就搞定了。但對于電商等復雜的系統，其功能多，結構復雜，一個人肯定是搞不定的，所以都是很多人來共同開發維護。以我曾經待過的商城團隊為例，光是后端開發就有七十多人。 為了更好地開發這類大型系統，往 ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:18:55 more
  • 專案管理PRINCE2核心知識點整理

    PRINCE2，即 PRoject IN Controlled Environment（受控環境中的專案）是一種結構化的專案管理方法論，由英國政府內閣商務部（OGC）推出，是英國專案管理標準。
    PRINCE2 作為一種開放的方法論，是一套結構化的專案管理流程，描述了如何以一種邏輯性的、有組織的方法，... ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:18:51 more
  • 談一談我對協同開發的一些認識

    如今各互聯網公司普通都使用敏捷開發，采用小步快跑的形式來進行專案開發。如果是小專案或者小需求，那一個開發可能就搞定了。但對于電商等復雜的系統，其功能多，結構復雜，一個人肯定是搞不定的，所以都是很多人來共同開發維護。以我曾經待過的商城團隊為例，光是后端開發就有七十多人。 為了更好地開發這類大型系統，往 ......

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  • 專案管理PRINCE2核心知識點整理

    PRINCE2，即 PRoject IN Controlled Environment（受控環境中的專案）是一種結構化的專案管理方法論，由英國政府內閣商務部（OGC）推出，是英國專案管理標準。
    PRINCE2 作為一種開放的方法論，是一套結構化的專案管理流程，描述了如何以一種邏輯性的、有組織的方法，... ......

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  • 計算機組成原理—存盤器

    計算機組成原理—硬體結構 二、存盤器 1.概述 存盤器是計算機系統中的記憶設備，用來存放程式和資料 1.1存盤器的層次結構 快取-主存層次主要解決CPU和主存速度不匹配的問題，速度接近快取 主存-輔存層次主要解決存盤系統的容量問題，容量接近與價位接近于主存 2.主存盤器 2.1概述 主存與CPU的聯 ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:12:06 more

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