如何使用R有條件地將行插入資料框中？-有解無憂

我正在嘗試根據變異列 ( Day) 是否具有有條件地插入Sys.Date()行Tue。如果是這樣，我想插入前兩天列出的行MaxDate。如果該Day列不是Tue，那么我只想保持資料框不變。我認為您不能if_else()在資料框上使用，并且不確定如何去做。也許add_row()以某種方式使用？

這就是我所擁有的：

ID	產品	最大日期	日
100	糖果	2022-01-18	周二
100	籌碼	2022-01-18	周二
101	糖果	2022-01-18	周二
101	籌碼	2022-01-18	周二
102	糖果	2022-01-18	周二
103	糖果	2022-01-13	周二
103	籌碼	2022-01-13	周二

如果是星期二，這就是我想要的：

ID	產品	最大日期	日
100	糖果	2022-01-16	周二
100	籌碼	2022-01-16	周二
100	糖果	2022-01-17	周二
100	籌碼	2022-01-17	周二
100	糖果	2022-01-18	周二
100	籌碼	2022-01-18	周二
101	糖果	2022-01-16	周二
101	籌碼	2022-01-16	周二
101	糖果	2022-01-17	周二
101	籌碼	2022-01-17	周二
101	糖果	2022-01-18	周二
101	籌碼	2022-01-18	周二
102	糖果	2022-01-16	周二
102	糖果	2022-01-17	周二
102	糖果	2022-01-18	周二
103	糖果	2022-01-16	周二
103	籌碼	2022-01-16	周二
103	糖果	2022-01-17	周二
103	籌碼	2022-01-17	周二
103	糖果	2022-01-13	周二
103	籌碼	2022-01-13	周二

如果不是，我希望資料框保持不變Tue：

ID	產品	最大日期	日
100	糖果	2022-01-17	星期一
100	籌碼	2022-01-17	星期一
101	糖果	2022-01-17	星期一
101	籌碼	2022-01-17	星期一
102	糖果	2022-01-17	星期一
103	糖果	2022-01-13	星期一
103	籌碼	2022-01-13	星期一

謝謝你。

uj5u.com熱心網友回復：

如果您需要對此進行概括，可能有一種更優雅的方法，但這很快并且可以完成作業：

bind_rows(
    df,
    df %>% filter(Day == "Tue") %>% mutate(MaxDate = MaxDate - 1),
    df %>% filter(Day == "Tue") %>% mutate(MaxDate = MaxDate - 2)
  ) %>%
  arrange(ID, MaxDate, Product)
#     ID Product    MaxDate Day
# 1  100   candy 2022-01-16 Tue
# 2  100   chips 2022-01-16 Tue
# 3  100   candy 2022-01-17 Tue
# 4  100   chips 2022-01-17 Tue
# 5  100   candy 2022-01-18 Tue
# 6  100   chips 2022-01-18 Tue
# 7  101   candy 2022-01-16 Tue
# 8  101   chips 2022-01-16 Tue
# 9  101   candy 2022-01-17 Tue
# 10 101   chips 2022-01-17 Tue
# 11 101   candy 2022-01-18 Tue
# 12 101   chips 2022-01-18 Tue
# 13 102   candy 2022-01-16 Tue
# 14 102   candy 2022-01-17 Tue
# 15 102   candy 2022-01-18 Tue
# 16 103   candy 2022-01-11 Tue
# 17 103   chips 2022-01-11 Tue
# 18 103   candy 2022-01-12 Tue
# 19 103   chips 2022-01-12 Tue
# 20 103   candy 2022-01-13 Tue
# 21 103   chips 2022-01-13 Tue

使用這個可重現的資料：

df = read.table(text = 'ID  Product MaxDate Day
100 candy   2022-01-18  Tue
100 chips   2022-01-18  Tue
101 candy   2022-01-18  Tue
101 chips   2022-01-18  Tue
102 candy   2022-01-18  Tue
103 candy   2022-01-13  Tue
103 chips   2022-01-13  Tue', header = T) %>%
  mutate(MaxDate = as.Date(MaxDate))

uj5u.com熱心網友回復：

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)

df = read.table(text = 'ID  Product MaxDate Day
100 candy   2022-01-18  Tue
100 chips   2022-01-18  Tue
101 candy   2022-01-18  Tue
101 chips   2022-01-18  Tue
102 candy   2022-01-18  Tue
103 candy   2022-01-13  Wed
103 chips   2022-01-13  Tue', header = T) %>%
  mutate(MaxDate = as.Date(MaxDate))


df %>% 
  left_join(tibble(Day = 'Tue', lagged_days = 2:0)) %>% 
  mutate(MaxDate = MaxDate - coalesce(lagged_days, 0),
         lagged_days = NULL)
#> Joining, by = "Day"
#>     ID Product    MaxDate Day
#> 1  100   candy 2022-01-16 Tue
#> 2  100   candy 2022-01-17 Tue
#> 3  100   candy 2022-01-18 Tue
#> 4  100   chips 2022-01-16 Tue
#> 5  100   chips 2022-01-17 Tue
#> 6  100   chips 2022-01-18 Tue
#> 7  101   candy 2022-01-16 Tue
#> 8  101   candy 2022-01-17 Tue
#> 9  101   candy 2022-01-18 Tue
#> 10 101   chips 2022-01-16 Tue
#> 11 101   chips 2022-01-17 Tue
#> 12 101   chips 2022-01-18 Tue
#> 13 102   candy 2022-01-16 Tue
#> 14 102   candy 2022-01-17 Tue
#> 15 102   candy 2022-01-18 Tue
#> 16 103   candy 2022-01-13 Wed
#> 17 103   chips 2022-01-11 Tue
#> 18 103   chips 2022-01-12 Tue
#> 19 103   chips 2022-01-13 Tue

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