在R中将SQL求和和计算转换为dplyr

如何解决在R中将SQL求和和计算转换为dplyr

作为SQL查询的一部分，以下是要转换为dplyr语法的聚合的一部分：

case when sum(amy_jan) != 0 then sum(cost_jan)/sum(amy_jan) else 0 end  as ratio_jan
-- ...
case when sum(amy_dec) != 0 then sum(cost_dec)/sum(amy_dec) else 0 end  as ratio_dec

dplyr语法看起来像什么？

解决方法

如果您要查找的是与SQL-dplyr语句等效的case ... when ...，则为dplyr::case_when()。
更具体地说，在一个您似乎要描述的用例（giving a reproducible example of any kind and your expected output would've been helpful here!）上，类似这样的例子将展示此功能：

library(dplyr)
library(purrr)

months <- tolower(month.abb)

# here I'm dummying some data,like what you're describing
df <- months %>%
  map_dfc(
    ~ tibble(
      !!paste0("cost_",.x) := sample(0:10,100,replace = T),!!paste0("amy_",replace = T)
    )
  )

# summarise that dataframe,once for every month in our list
df_summary <- df %>%
  summarise(
    ratio_jan = case_when(
      sum(amy_jan) > 0 ~ sum(cost_jan) / sum(amy_jan),T ~ 0
    ),# ratio_feb = case_when(...),# ... and so on,for every month
  )

以上内容结合了case_when，可以在dplyr中复制您在SQL风格中共享的内容。

下面的代码是一个扩展，使用purrr::map_dfc对缩写的月份进行迭代，并将计算出的“ ratio_xxx”值绑定在一起。这省去了必须对12个变量计算进行硬编码的麻烦...：）

df_summary2 <- months %>%
  map_dfc(
    ~ df %>%
      summarise(
        !!paste0("ratio_",.x) := case_when(
          sum(.data[[paste0("amy_",.x)]]) > 0 ~ sum(.data[[paste0("cost_",.x)]]) / sum(.data[[paste0("amy_",.x)]]),T ~ 0
        )
      )
  )