R - 使用 ifelse 语句在不同的列上分配一个数字的份额
R - allocate a share of a number over different columns using an ifelse statement
我有以下数据集：
observation <- c(1:10)
pop.d.rank <- c(1:10)
cost.1 <- c(101:110)
cost.2 <- c(102:111)
cost.3 <- c(103:112)
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost.1, cost.2, cost.3)
我想在三年内分配以下金额：
annual.investment <- 500
第一年我可以使用以下脚本执行此操作：
library(dplyr)
all <- all %>%
mutate(capital_allocated.5G = diff(c(0, pmin(cumsum(cost), annual.investment)))) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100) %>%
mutate(year = ifelse(capital_percentage.5G >= 50, "Year.1",0))
但是当我第二年尝试这样做时，考虑到前一年的投入，代码不起作用。这是我尝试在 mutate 循环中放置一个 ifelse 语句，这样它就不会覆盖前一年分配的资金：
all <- all %>%
mutate(capital_allocated.5G = ifelse(year == 0, diff(c(0, pmin(cumsum(cost), annual.investment))), 0) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100) %>%
mutate(year = ifelse(capital_percentage.5G >= 50, "Year.2",0))
我希望数据如下所示，其中分配的金额首先分配给上一年尚未 100% 完成的任何行。
capital_allocated.5G <- c(101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 55)
capital_percentage.5G <- c(100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 50)
year <- c("Year.1", "Year.1","Year.1", "Year.1","Year.1", "Year.2", "Year.2","Year.2", "Year.2","Year.2")
example.output <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost, capital_allocated.5G, capital_percentage.5G, year)
编辑：cost.1 是第 1 年的成本变量，cost.2 是第 2 年的变量，cost.3 是第 3 年的成本变量
编辑：先前接受的答案有问题
我意识到这最终会为 capital_percentage.5G 变量分配超过 100 个。我创建了一个可重现的示例。我认为这与这样一个事实有关，即有些成本会随着时间的推移而降低，而有些成本会随着时间的推移而增加。
这背后的逻辑是，当在一年内进行投资时，5G 移动网络的部署成本是特定的，这就是成本列与该时间点相关的成本。一旦该投资在一年内完成，我希望该功能提供 capital_percentage.5G 100%，然后在未来几年不再分配任何资金。
如何才能使百分比值达到 100 的限制并且以后不会分配更多的资本分配给它？
observation <- c(1:10)
pop.d.rank <- c(1:10)
cost.1 <- c(101:110)
cost.2 <- c(110:101)
cost.3 <- c(100:91)
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost.1, cost.2, cost.3)
capital_allocated.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
capital_percentage.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
year <- rep(NA,10) ## initialize to NA
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost.1, cost.2, cost.3, capital_allocated.5G,capital_percentage.5G,year)
alloc.invest <- function(df, ann.invest, y) {
df %>% mutate_(cost=paste0("cost.",y)) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(capital_percentage.5G < 50, NA, year),
not.yet.alloc = ifelse(capital_percentage.5G < 100,cost-capital_allocated.5G,0),
capital_allocated.5G = capital_allocated.5G + ifelse(capital_percentage.5G < 100,diff(c(0, pmin(cumsum(not.yet.alloc), ann.invest))), 0),
capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(is.na(year) & capital_percentage.5G >= 50, paste0("Year.",y), year)) %>%
select(-cost,-not.yet.alloc)
}
annual.investment <- 500
all <- alloc.invest(all,annual.investment,1)
print(all)
all <- alloc.invest(all,annual.investment,2)
print(all)
all <- alloc.invest(all,annual.investment,3)
print(all)
第三年，这里最后的投资配置，capital_percentage.5G突然飙升到110%。
针对可能增加或减少的同比成本进行了更新
对于每年可能减少或增加的不同成本，我们根本不需要在更新 not.yet.alloc 和 capital_allocated.5G 时检查 capital_percentage.5G 是否超过 100% :
library(dplyr)
alloc.invest <- function(df, ann.invest, y) {
df %>% mutate_(cost=paste0("cost.",y)) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(capital_percentage.5G < 50, NA, year),
not.yet.alloc = cost-capital_allocated.5G,
capital_allocated.5G = capital_allocated.5G + diff(c(0, pmin(cumsum(not.yet.alloc), ann.invest))),
capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(is.na(year) & capital_percentage.5G >= 50, paste0("Year.",y), year)) %>%
select(-cost,-not.yet.alloc)
}
有了新的成本数据：
observation <- c(1:10)
pop.d.rank <- c(1:10)
cost.1 <- c(101:110)
cost.2 <- c(110:101)
cost.3 <- c(100:91)
像以前一样使用初始值列进行扩充：
capital_allocated.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
capital_percentage.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
year <- rep(NA,10) ## initialize to NA
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost.1, cost.2, cost.3, capital_allocated.5G,capital_percentage.5G,year)
第 1 年：
annual.investment <- 500
all <- alloc.invest(all,annual.investment,1)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 110 100 101 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 109 99 102 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 108 98 103 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 107 97 104 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 106 96 90 85.71429 Year.1
##6 6 6 106 105 95 0 0.00000 <NA>
##7 7 7 107 104 94 0 0.00000 <NA>
##8 8 8 108 103 93 0 0.00000 <NA>
##9 9 9 109 102 92 0 0.00000 <NA>
##10 10 10 110 101 91 0 0.00000 <NA>
第 2 年：
all <- alloc.invest(all,annual.investment,2)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 110 100 110 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 109 99 109 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 108 98 108 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 107 97 107 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 106 96 106 100.00000 Year.1
##6 6 6 106 105 95 105 100.00000 Year.2
##7 7 7 107 104 94 104 100.00000 Year.2
##8 8 8 108 103 93 103 100.00000 Year.2
##9 9 9 109 102 92 102 100.00000 Year.2
##10 10 10 110 101 91 46 45.54455 <NA>
第 3 年：
all <- alloc.invest(all,annual.investment,3)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 110 100 100 100 Year.1
##2 2 2 102 109 99 99 100 Year.1
##3 3 3 103 108 98 98 100 Year.1
##4 4 4 104 107 97 97 100 Year.1
##5 5 5 105 106 96 96 100 Year.1
##6 6 6 106 105 95 95 100 Year.2
##7 7 7 107 104 94 94 100 Year.2
##8 8 8 108 103 93 93 100 Year.2
##9 9 9 109 102 92 92 100 Year.2
##10 10 10 110 101 91 91 100 Year.3
您的代码的原始问题是 ifelse 只是根据条件而不是 cost 中使用的输入 cost 提供 输出 上的开关ifelse 的 TRUE 分支。因此，cumsum(cost) 计算整个 cost 的 cumsum，而不仅仅是 ifelse 的 TRUE 分支部分。为了解决这个问题，我们可以定义以下函数，然后每年依次执行该函数。
library(dplyr)
alloc.invest <- function(df, ann.invest, y) {
df %>% mutate(not.yet.alloc = ifelse(capital_percentage.5G < 100,cost-capital_allocated.5G,0),
capital_allocated.5G = capital_allocated.5G + ifelse(capital_percentage.5G < 100,diff(c(0, pmin(cumsum(not.yet.alloc), ann.invest))), 0),
capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(is.na(year) & capital_percentage.5G >= 50, paste0("Year.",y), year)) %>%
select(-not.yet.alloc)
}
注：
- 创建一个新的临时列
not.yet.alloc，我们从中计算年度分配的结果cumsum。
- 不需要单独的
mutate 语句。
- 在设置
year 之前还需要检查 is.na(year)。否则，之前已经标注的year将被覆盖。
要使用此函数，我们必须首先使用 capital_allocated.5G、capital_percentage.5G 和 year:
的一些初始值扩充输入数据
capital_allocated.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
capital_percentage.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
year <- rep(NA,10) ## initialize to NA
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost,capital_allocated.5G,capital_percentage.5G,year)
然后第 1 年：
annual.investment <- 500
all <- alloc.invest(all,annual.investment,1)
print(all)
## observation pop.d.rank cost capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 101 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 102 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 103 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 104 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 90 85.71429 Year.1
##6 6 6 106 0 0.00000 <NA>
##7 7 7 107 0 0.00000 <NA>
##8 8 8 108 0 0.00000 <NA>
##9 9 9 109 0 0.00000 <NA>
##10 10 10 110 0 0.00000 <NA>
第 2 年：
all <- alloc.invest(all,annual.investment,2)
print(all)
## observation pop.d.rank cost capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 101 100 Year.1
##2 2 2 102 102 100 Year.1
##3 3 3 103 103 100 Year.1
##4 4 4 104 104 100 Year.1
##5 5 5 105 105 100 Year.1
##6 6 6 106 106 100 Year.2
##7 7 7 107 107 100 Year.2
##8 8 8 108 108 100 Year.2
##9 9 9 109 109 100 Year.2
##10 10 10 110 55 50 Year.2
更新每年更改成本的新要求
如果每年的成本不同，则函数需要首先重新调整 capital_percentage.5G 和可能的 year 列：
library(dplyr)
alloc.invest <- function(df, ann.invest, y) {
df %>% mutate_(cost=paste0("cost.",y)) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(capital_percentage.5G < 50, NA, year),
not.yet.alloc = ifelse(capital_percentage.5G < 100,cost-capital_allocated.5G,0),
capital_allocated.5G = capital_allocated.5G + ifelse(capital_percentage.5G < 100,diff(c(0, pmin(cumsum(not.yet.alloc), ann.invest))), 0),
capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(is.na(year) & capital_percentage.5G >= 50, paste0("Year.",y), year)) %>%
select(-cost,-not.yet.alloc)
}
请注意，使用 mutate_ 创建另一个 临时 列 cost 只是为了方便，因为需要根据输入动态选择成本列 y（否则，我们需要使用 mutate_ 进行所有计算，这会有些混乱）。
更新后的数据同样增加了 capital_allocated.5G、capital_percentage.5G 和 year 的初始值，第 1 年：
annual.investment <- 500
all <- alloc.invest(all,annual.investment,1)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 102 103 101 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 103 104 102 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 104 105 103 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 105 106 104 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 106 107 90 85.71429 Year.1
##6 6 6 106 107 108 0 0.00000 <NA>
##7 7 7 107 108 109 0 0.00000 <NA>
##8 8 8 108 109 110 0 0.00000 <NA>
##9 9 9 109 110 111 0 0.00000 <NA>
##10 10 10 110 111 112 0 0.00000 <NA>
第 2 年：请注意，最后一项资产的分配少于 50%，因此其 year 仍为 NA。
all <- alloc.invest(all,annual.investment,2)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 102 103 102 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 103 104 103 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 104 105 104 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 105 106 105 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 106 107 106 100.00000 Year.1
##6 6 6 106 107 108 107 100.00000 Year.2
##7 7 7 107 108 109 108 100.00000 Year.2
##8 8 8 108 109 110 109 100.00000 Year.2
##9 9 9 109 110 111 110 100.00000 Year.2
##10 10 10 110 111 112 46 41.44144 <NA>
第 3 年：
all <- alloc.invest(all,annual.investment,3)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 102 103 103 100 Year.1
##2 2 2 102 103 104 104 100 Year.1
##3 3 3 103 104 105 105 100 Year.1
##4 4 4 104 105 106 106 100 Year.1
##5 5 5 105 106 107 107 100 Year.1
##6 6 6 106 107 108 108 100 Year.2
##7 7 7 107 108 109 109 100 Year.2
##8 8 8 108 109 110 110 100 Year.2
##9 9 9 109 110 111 111 100 Year.2
##10 10 10 110 111 112 112 100 Year.3
我有以下数据集：
observation <- c(1:10)
pop.d.rank <- c(1:10)
cost.1 <- c(101:110)
cost.2 <- c(102:111)
cost.3 <- c(103:112)
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost.1, cost.2, cost.3)
我想在三年内分配以下金额：
annual.investment <- 500
第一年我可以使用以下脚本执行此操作：
library(dplyr)
all <- all %>%
mutate(capital_allocated.5G = diff(c(0, pmin(cumsum(cost), annual.investment)))) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100) %>%
mutate(year = ifelse(capital_percentage.5G >= 50, "Year.1",0))
但是当我第二年尝试这样做时，考虑到前一年的投入，代码不起作用。这是我尝试在 mutate 循环中放置一个 ifelse 语句，这样它就不会覆盖前一年分配的资金：
all <- all %>%
mutate(capital_allocated.5G = ifelse(year == 0, diff(c(0, pmin(cumsum(cost), annual.investment))), 0) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100) %>%
mutate(year = ifelse(capital_percentage.5G >= 50, "Year.2",0))
我希望数据如下所示，其中分配的金额首先分配给上一年尚未 100% 完成的任何行。
capital_allocated.5G <- c(101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 55)
capital_percentage.5G <- c(100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 50)
year <- c("Year.1", "Year.1","Year.1", "Year.1","Year.1", "Year.2", "Year.2","Year.2", "Year.2","Year.2")
example.output <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost, capital_allocated.5G, capital_percentage.5G, year)
编辑：cost.1 是第 1 年的成本变量，cost.2 是第 2 年的变量，cost.3 是第 3 年的成本变量
编辑：先前接受的答案有问题
我意识到这最终会为 capital_percentage.5G 变量分配超过 100 个。我创建了一个可重现的示例。我认为这与这样一个事实有关，即有些成本会随着时间的推移而降低，而有些成本会随着时间的推移而增加。
这背后的逻辑是，当在一年内进行投资时，5G 移动网络的部署成本是特定的，这就是成本列与该时间点相关的成本。一旦该投资在一年内完成，我希望该功能提供 capital_percentage.5G 100%，然后在未来几年不再分配任何资金。
如何才能使百分比值达到 100 的限制并且以后不会分配更多的资本分配给它？
observation <- c(1:10)
pop.d.rank <- c(1:10)
cost.1 <- c(101:110)
cost.2 <- c(110:101)
cost.3 <- c(100:91)
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost.1, cost.2, cost.3)
capital_allocated.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
capital_percentage.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
year <- rep(NA,10) ## initialize to NA
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost.1, cost.2, cost.3, capital_allocated.5G,capital_percentage.5G,year)
alloc.invest <- function(df, ann.invest, y) {
df %>% mutate_(cost=paste0("cost.",y)) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(capital_percentage.5G < 50, NA, year),
not.yet.alloc = ifelse(capital_percentage.5G < 100,cost-capital_allocated.5G,0),
capital_allocated.5G = capital_allocated.5G + ifelse(capital_percentage.5G < 100,diff(c(0, pmin(cumsum(not.yet.alloc), ann.invest))), 0),
capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(is.na(year) & capital_percentage.5G >= 50, paste0("Year.",y), year)) %>%
select(-cost,-not.yet.alloc)
}
annual.investment <- 500
all <- alloc.invest(all,annual.investment,1)
print(all)
all <- alloc.invest(all,annual.investment,2)
print(all)
all <- alloc.invest(all,annual.investment,3)
print(all)
第三年，这里最后的投资配置，capital_percentage.5G突然飙升到110%。
针对可能增加或减少的同比成本进行了更新
对于每年可能减少或增加的不同成本，我们根本不需要在更新 not.yet.alloc 和 capital_allocated.5G 时检查 capital_percentage.5G 是否超过 100% :
library(dplyr)
alloc.invest <- function(df, ann.invest, y) {
df %>% mutate_(cost=paste0("cost.",y)) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(capital_percentage.5G < 50, NA, year),
not.yet.alloc = cost-capital_allocated.5G,
capital_allocated.5G = capital_allocated.5G + diff(c(0, pmin(cumsum(not.yet.alloc), ann.invest))),
capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(is.na(year) & capital_percentage.5G >= 50, paste0("Year.",y), year)) %>%
select(-cost,-not.yet.alloc)
}
有了新的成本数据：
observation <- c(1:10)
pop.d.rank <- c(1:10)
cost.1 <- c(101:110)
cost.2 <- c(110:101)
cost.3 <- c(100:91)
像以前一样使用初始值列进行扩充：
capital_allocated.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
capital_percentage.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
year <- rep(NA,10) ## initialize to NA
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost.1, cost.2, cost.3, capital_allocated.5G,capital_percentage.5G,year)
第 1 年：
annual.investment <- 500
all <- alloc.invest(all,annual.investment,1)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 110 100 101 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 109 99 102 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 108 98 103 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 107 97 104 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 106 96 90 85.71429 Year.1
##6 6 6 106 105 95 0 0.00000 <NA>
##7 7 7 107 104 94 0 0.00000 <NA>
##8 8 8 108 103 93 0 0.00000 <NA>
##9 9 9 109 102 92 0 0.00000 <NA>
##10 10 10 110 101 91 0 0.00000 <NA>
第 2 年：
all <- alloc.invest(all,annual.investment,2)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 110 100 110 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 109 99 109 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 108 98 108 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 107 97 107 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 106 96 106 100.00000 Year.1
##6 6 6 106 105 95 105 100.00000 Year.2
##7 7 7 107 104 94 104 100.00000 Year.2
##8 8 8 108 103 93 103 100.00000 Year.2
##9 9 9 109 102 92 102 100.00000 Year.2
##10 10 10 110 101 91 46 45.54455 <NA>
第 3 年：
all <- alloc.invest(all,annual.investment,3)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 110 100 100 100 Year.1
##2 2 2 102 109 99 99 100 Year.1
##3 3 3 103 108 98 98 100 Year.1
##4 4 4 104 107 97 97 100 Year.1
##5 5 5 105 106 96 96 100 Year.1
##6 6 6 106 105 95 95 100 Year.2
##7 7 7 107 104 94 94 100 Year.2
##8 8 8 108 103 93 93 100 Year.2
##9 9 9 109 102 92 92 100 Year.2
##10 10 10 110 101 91 91 100 Year.3
您的代码的原始问题是 ifelse 只是根据条件而不是 cost 中使用的输入 cost 提供 输出 上的开关ifelse 的 TRUE 分支。因此，cumsum(cost) 计算整个 cost 的 cumsum，而不仅仅是 ifelse 的 TRUE 分支部分。为了解决这个问题，我们可以定义以下函数，然后每年依次执行该函数。
library(dplyr)
alloc.invest <- function(df, ann.invest, y) {
df %>% mutate(not.yet.alloc = ifelse(capital_percentage.5G < 100,cost-capital_allocated.5G,0),
capital_allocated.5G = capital_allocated.5G + ifelse(capital_percentage.5G < 100,diff(c(0, pmin(cumsum(not.yet.alloc), ann.invest))), 0),
capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(is.na(year) & capital_percentage.5G >= 50, paste0("Year.",y), year)) %>%
select(-not.yet.alloc)
}
注：
- 创建一个新的临时列
not.yet.alloc，我们从中计算年度分配的结果cumsum。 - 不需要单独的
mutate语句。 - 在设置
year之前还需要检查is.na(year)。否则，之前已经标注的year将被覆盖。
要使用此函数，我们必须首先使用 capital_allocated.5G、capital_percentage.5G 和 year:
capital_allocated.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
capital_percentage.5G <- rep(0,10) ## initialize to zero
year <- rep(NA,10) ## initialize to NA
all <- data.frame(observation,pop.d.rank,cost,capital_allocated.5G,capital_percentage.5G,year)
然后第 1 年：
annual.investment <- 500
all <- alloc.invest(all,annual.investment,1)
print(all)
## observation pop.d.rank cost capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 101 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 102 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 103 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 104 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 90 85.71429 Year.1
##6 6 6 106 0 0.00000 <NA>
##7 7 7 107 0 0.00000 <NA>
##8 8 8 108 0 0.00000 <NA>
##9 9 9 109 0 0.00000 <NA>
##10 10 10 110 0 0.00000 <NA>
第 2 年：
all <- alloc.invest(all,annual.investment,2)
print(all)
## observation pop.d.rank cost capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 101 100 Year.1
##2 2 2 102 102 100 Year.1
##3 3 3 103 103 100 Year.1
##4 4 4 104 104 100 Year.1
##5 5 5 105 105 100 Year.1
##6 6 6 106 106 100 Year.2
##7 7 7 107 107 100 Year.2
##8 8 8 108 108 100 Year.2
##9 9 9 109 109 100 Year.2
##10 10 10 110 55 50 Year.2
更新每年更改成本的新要求
如果每年的成本不同，则函数需要首先重新调整 capital_percentage.5G 和可能的 year 列：
library(dplyr)
alloc.invest <- function(df, ann.invest, y) {
df %>% mutate_(cost=paste0("cost.",y)) %>%
mutate(capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(capital_percentage.5G < 50, NA, year),
not.yet.alloc = ifelse(capital_percentage.5G < 100,cost-capital_allocated.5G,0),
capital_allocated.5G = capital_allocated.5G + ifelse(capital_percentage.5G < 100,diff(c(0, pmin(cumsum(not.yet.alloc), ann.invest))), 0),
capital_percentage.5G = capital_allocated.5G / cost * 100,
year = ifelse(is.na(year) & capital_percentage.5G >= 50, paste0("Year.",y), year)) %>%
select(-cost,-not.yet.alloc)
}
请注意，使用 mutate_ 创建另一个 临时 列 cost 只是为了方便，因为需要根据输入动态选择成本列 y（否则，我们需要使用 mutate_ 进行所有计算，这会有些混乱）。
更新后的数据同样增加了 capital_allocated.5G、capital_percentage.5G 和 year 的初始值，第 1 年：
annual.investment <- 500
all <- alloc.invest(all,annual.investment,1)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 102 103 101 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 103 104 102 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 104 105 103 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 105 106 104 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 106 107 90 85.71429 Year.1
##6 6 6 106 107 108 0 0.00000 <NA>
##7 7 7 107 108 109 0 0.00000 <NA>
##8 8 8 108 109 110 0 0.00000 <NA>
##9 9 9 109 110 111 0 0.00000 <NA>
##10 10 10 110 111 112 0 0.00000 <NA>
第 2 年：请注意，最后一项资产的分配少于 50%，因此其 year 仍为 NA。
all <- alloc.invest(all,annual.investment,2)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 102 103 102 100.00000 Year.1
##2 2 2 102 103 104 103 100.00000 Year.1
##3 3 3 103 104 105 104 100.00000 Year.1
##4 4 4 104 105 106 105 100.00000 Year.1
##5 5 5 105 106 107 106 100.00000 Year.1
##6 6 6 106 107 108 107 100.00000 Year.2
##7 7 7 107 108 109 108 100.00000 Year.2
##8 8 8 108 109 110 109 100.00000 Year.2
##9 9 9 109 110 111 110 100.00000 Year.2
##10 10 10 110 111 112 46 41.44144 <NA>
第 3 年：
all <- alloc.invest(all,annual.investment,3)
print(all)
## observation pop.d.rank cost.1 cost.2 cost.3 capital_allocated.5G capital_percentage.5G year
##1 1 1 101 102 103 103 100 Year.1
##2 2 2 102 103 104 104 100 Year.1
##3 3 3 103 104 105 105 100 Year.1
##4 4 4 104 105 106 106 100 Year.1
##5 5 5 105 106 107 107 100 Year.1
##6 6 6 106 107 108 108 100 Year.2
##7 7 7 107 108 109 109 100 Year.2
##8 8 8 108 109 110 110 100 Year.2
##9 9 9 109 110 111 111 100 Year.2
##10 10 10 110 111 112 112 100 Year.3