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将多年和月付款数据转换为每月r

程序员大本营 2024-07-09 原文

在R：我有两个我加入的文件。两者都包含佣金数据，我有两个文件，因为工作代码的薪酬结构期限不同。例如，所有文件中的所有工作代码均为每月支付佣金，并且文件二中的所有工作代码均为每两个月付款。为了准确，公平地分析我需要汇总（sum）付款到一个新字段（我们将其称为“每月lylypay”）的数据（当前是一个因素），我的问题是我似乎成功地汇总了每位员工的月薪，但目前忽略了不同的年份。我不反对在6/2017 2017年以1-24的薪水从6/2015-6/2017散布或虚拟编码，但我想知道是否有一次可以一次完成这件事？

当前的：

Check_DT   EMPLID   DEPTID JOBCODE PAY_FREQUENCY MAX._TTL.GROSS2015-12-18 99999999 23231606  100880             W           12032015-12-24 99999999 23231606  100880             W            5972015-12-31 99999999 23231606  100880             W            6252016-01-08 99999999 23231606  100880             W            2452016-01-13 99999999 23231606  100880             W            4802016-01-15 99999999 23231606  100880             W            7582016-01-22 99999999 23231606  100880             W            5992016-01-29 99999999 23231606  100880             W            5512016-02-05 99999999 23231606  100880             W            7672016-02-12 99999999 23231606  100880             W            8802016-02-19 99999999 23231606  100880             W            5572016-02-26 99999999 20441606  100880             W            9092016-03-04 99999999 20441606  100880             W            9892016-03-11 99999999 20441606  100880             W            7512016-03-18 99999999 20441606  100880             W            7762016-03-25 99999999 20441606  100880             W            7702016-04-01 99999999 20441606  100880             W            7122016-04-08 99999999 20441606  100880             W            6022016-04-15 99999999 20441606  100880             W            7982016-04-22 99999999 20441606  100880             W            527

我想要的（实际上，我将要运行集群分析）：

>Check_DT   EMPLID   DEPTID JOBCODE PAY_FREQUENCY MAX._TTL.GROSS Year Month Pay>2015-12-18 99999999 23231606  100880             W           1203 2015 12 2425>2015-12-24 99999999 23231606  100880             W            597 >2015-12-31 99999999 23231606  100880             W            625>2016-01-08 99999999 23231606  100880             W            245 2016 01 2633>2016-01-13 99999999 23231606  100880             W            480>2016-01-15 99999999 23231606  100880             W            758>2016-01-22 99999999 23231606  100880             W            599>2016-01-29 99999999 23231606  100880             W            551>2016-02-05 99999999 23231606  100880             W            767>2016-02-12 99999999 23231606  100880             W            880>2016-02-19 99999999 23231606  100880             W            557>2016-02-26 99999999 20441606  100880             W            909>2016-03-04 99999999 20441606  100880             W            989>2016-03-11 99999999 20441606  100880             W            751>2016-03-18 99999999 20441606  100880             W            776>2016-03-25 99999999 20441606  100880             W            770>2016-04-01 99999999 20441606  100880             W            712>2016-04-08 99999999 20441606  100880             W            602>2016-04-15 99999999 20441606  100880             W            798>2016-04-22 99999999 20441606  100880             W            527

等等...我什至不反对重复每年和月份组合的年度和日期，我可以摆脱重复项。提醒您文件中的某些人每周支付一次，而另一些人则是每两月付费。

这是我所做的：

#Convert weekly/bimonthly pay to monthly sum of pay  paydat_all$monthlypay <- month(paydat_all$Check_DT)  aggregate(MAX._TTL.GROSS~monthlypay+EMPLID, FUN = sum, data = paydat_all)

看答案

这应该为您带来所需的结果

library(lubridate)library(dplyr) data = 'Check_DT   EMPLID   DEPTID JOBCODE PAY_FREQUENCY MAX._TTL.GROSS"2015-12-18" 99999999 23231606  100880             W           1203"2015-12-24" 99999999 23231606  100880             W            597"2015-12-31" 99999999 23231606  100880             W            625"2016-01-08" 99999999 23231606  100880             W            245"2016-01-13" 99999999 23231606  100880             W            480"2016-01-15" 99999999 23231606  100880             W            758"2016-01-22" 99999999 23231606  100880             W            599"2016-01-29" 99999999 23231606  100880             W            551"2016-02-05" 99999999 23231606  100880             W            767"2016-02-12" 99999999 23231606  100880             W            880"2016-02-19" 99999999 23231606  100880             W            557"2016-02-26" 99999999 20441606  100880             W            909"2016-03-04" 99999999 20441606  100880             W            989"2016-03-11" 99999999 20441606  100880             W            751"2016-03-18" 99999999 20441606  100880             W            776"2016-03-25" 99999999 20441606  100880             W            770"2016-04-01" 99999999 20441606  100880             W            712"2016-04-08" 99999999 20441606  100880             W            602"2016-04-15" 99999999 20441606  100880             W            798"2016-04-22" 99999999 20441606  100880             W            527'paydat_all <- read.table(text=data, header=TRUE,                          colClasses=c("Date", "character", "character",                                       "character", "factor", "integer"))paydat_all <- paydat_all %>%              mutate(Year = year(Check_DT),                     Month = month(Check_DT)) %>%              group_by(EMPLID, DEPTID, JOBCODE, Year, Month) %>%              summarise(sum(MAX._TTL.GROSS))
每月多年9999999910088023231606

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