如何从一个数据框中的不同时间序列中获取趋势值？

Question

这是示例数据：

data<-read.table(textConnection('customer_ID transaction_num sales
                                    Josh         1              
                                    Josh         2              
                                    Josh         3              
                                    Ray          1              
                                    Ray          2              
                                    Ray          3              
                                    Eric         1               
                                    Eric         2              
                                    Eric         3              '),header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE)
    
  
  data$sales<-as.numeric(sub('\$','',data$sales))

很清楚如何获取其中一个客户id的趋势值：

  dataTransformed<-dcast(data, transaction_num ~ customer_ID, value.var="sales", fun.aggregate=sum)
  transaction_num Eric Josh Ray
               1   10   35  65
               2   13   50  52
               3    9   65  49
  fitted(lm(dataTransformed$Eric ~ dataTransformed$transaction_num))
    1        2        3 
11.16667 10.66667 10.16667 

但我想为每个客户 ID 获取一个包含 'trend values' 列的数据框，而不是 'sales' 列或仅在其附近。要得到这样的东西：

                                   customer_ID transaction_num trend 
                                    Josh         1              35
                                    Josh         2              50
                                    Josh         3              65
                                    Ray          1              63.3
                                    Ray          2              10.6
                                    Ray          3              10.2
                                    Eric         1              11.2 
                                    Eric         2              10.7
                                    Eric         3              10.2

任何帮助都将不胜感激。谢谢

Answer 1

您可以为每个customer_ID申请lm。

library(dplyr)

data %>% 
    group_by(customer_ID) %>% 
    mutate(trend = fitted(lm(sales ~ transaction_num)))

#  customer_ID transaction_num sales trend
#  <chr>                 <int> <dbl> <dbl>
#1 Josh                      1    35  35  
#2 Josh                      2    50  50. 
#3 Josh                      3    65  65  
#4 Ray                       1    65  63.3
#5 Ray                       2    52  55.3
#6 Ray                       3    49  47.3
#7 Eric                      1    10  11.2
#8 Eric                      2    13  10.7
#9 Eric                      3     9  10.2

Answer 2

你可以简单地用一个交互词来做lm：

data$trend <- fitted(lm(sales ~ customer_ID * transaction_num, data))
data
#>   customer_ID transaction_num sales    trend
#> 1        Josh               1    35 35.00000
#> 2        Josh               2    50 50.00000
#> 3        Josh               3    65 65.00000
#> 4         Ray               1    65 63.33333
#> 5         Ray               2    52 55.33333
#> 6         Ray               3    49 47.33333
#> 7        Eric               1    10 11.16667
#> 8        Eric               2    13 10.66667
#> 9        Eric               3     9 10.16667