怎么让用R来筛选和数量数据啊？

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刚学习R一个月左右，感觉哪哪都是问题，实在是太抓狂了

如图，这个数据集是民宿数据，有15个变量，现在的数据是月度数据，我想把它转化成年度数据。
但是它不是每个月的数据都有，很多民宿的有些月的数据是缺失的，得先筛选出12个月度数据都全的民宿，然后对revenue和occupy rate求和，对ADR求均值，从而转换成年度数据

头秃了，感觉太难了[cry]求帮助呀

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关键词：Revenue Occupy Venue 月度数据 年度数据

我的for循环是不是没写对，运行出来结果奇奇怪怪的

在线求不是for循环的方法，用for循环的话我感觉我过完5.1都出不来结果

不要用循环。按你的思路，写个例子，参考一下。
先不要管NA，计算完毕再去除就好。因为你的店可能对应不同年度，所以用店名和年份两个变量分组。

1. library(dplyr)
   
2. #示例数据
   
3. d <- data.frame(
   
4.   x1 = c("A", "A", "B", "B", "C", "D", "D", "D"), #店名
   
5.   x2 = c(1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2), #假设是年份，不用管月份
   
6.   x3 = c(4, NA, NA, 3, 3, 2, 4, NA), #要求和的变量
   
7.   x4 = c(8, 9, 7, 1, 5, 4, 3, 2),#要求和的变量
   
8.   x5 = c(8, 5, 4, 3, 9, 7, 12, 7))#要求均值的变量
   
9. 
   
10. new <- d %>%
    
11.   group_by(x1, x2) %>%
    
12.   summarize(x3Sum = sum(x3),
    
13.             x4Sum = sum(x4),
    
14.             x5Avr = mean(x5)) %>%
    
15.   na.omit()

复制代码

llb_321 发表于 2022-4-29 16:06
不要用循环。按你的思路，写个例子，参考一下。
先不要管NA，计算完毕再去除就好。因为你的店可能对应不同 ...

谢谢你。请问x1是要列出所有店名么？但是观测值太多了，230多万条，可能列不出来

llb_321 发表于 2022-4-29 16:06
不要用循环。按你的思路，写个例子，参考一下。
先不要管NA，计算完毕再去除就好。因为你的店可能对应不同 ...

还有就是，缺失的月份的数据它不是NA空着的，它是整行观测值都没有，比如说A店2019年只有1、2、3月三行数据，B店只有2019年4、5、6、7月份几行数据，先求和或求均值的话可能看不出来原始数据有缺失

继续头秃

我给你的只是示例，本来想你理解后，把变量自己改一下就可以用的。
我又没有你的数据，所以弄了一个示例数据来说明代码，那个示例数据你实际操作时不需要的。
先不要管NA，因为NA参与计算的结果还是NA，计算完毕再用na.omit()，结果所有不包含NA的。不信的话，你截取几十行自己的数据验证一下啊。

你只需要下面的这个代码，也就是上面那个代码把变量替换一下就可以用啊。

1. new <- shanghai_monthly_new %>%
   
2.   group_by(Property.ID, year) %>%
   
3.   summarize(OccRateY = sum(OccupancyRate),
   
4.             RevenueY = sum(Revenue..Native),
   
5.             ADRY = mean(ADR..Native)) %>%
   
6.   na.omit()

复制代码

llb_321 发表于 2022-4-30 09:41
我给你的只是示例，本来想你理解后，把变量自己改一下就可以用的。
我又没有你的数据，所以弄了一个示例数 ...

非常感谢你！！我明白你的意思了。但是我可能还是没有表达清楚。我的原始数据很多是如图所示的样子，月份数据不全，加总或者求平均来计算的话会存在误差，所以我想可能还是得删掉月份数据不全的那些民宿？

1. new <- shanghai_monthly_new %>%
   
2.   group_by(Property.ID, year) %>%
   
3.   summarize(OccRateY = sum(OccupancyRate),
   
4.             RevenueY = sum(Revenue..Native),
   
5.             countMonth = n(),
   
6.             ADRY = mean(ADR..Native)) %>%
   
7.   na.omit() %>%
   
8.   filter(countMonth == 12)

复制代码

再试试上面的代码，执行时出的提示信息不用管它