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Accepted
M.O
Asked: 2025-02-11 18:10:00 +0800 CST

Fórmula recursiva condicional em dplyr

  • 772

Abaixo está um exemplo reproduzível com um dataframe de teste:

dat<- structure(list(A = c(1.3, 1.5, 1.6, 1.2, 1.1, 1.2), 
                     B = c(0.25, 0.21, 0.21, 0.15, 0.26, 0.17),
                     sig = c(1, 0, 1, 1, 1, 1 ),
                     coef = c(1.25, 2.5, 3.3, 1.8, 2.25, 4.5)), 
                class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), 
                row.names = c(NA, -6L))

Quero criar uma nova coluna mvonde mutatea fórmula aplicada depende da condição em outra coluna. Além disso, isso tem que ser recursivo, então preciso do anterior como entrada. Também preciso definir um valor inicial inicial.

Por exemplo, se o valor na coluna A for superior ou igual a 1,2 e sig for igual a 1; mv = ((1 - Coluna B) * 1000)) +(Coluna B * 1000 * coef). Mas isso é apenas para a primeira linha. Para o resto, em vez de 1000 (valor inicial), deve ser o valor anterior. Se o valor na coluna A for superior ou igual a 1,2 e sig for igual a 0, então mv = valor anterior - (valor anterior * Coluna B. Se o valor da coluna A for inferior a 1,2, então tome o valor anterior inalterado.

A saída desejada é:

UM B assinatura coef meu v
1.3 0,25 1 1,25 1062,5
1.5 0,21 0 2,5 839,4
1.6 0,21 1 3.3 1244,79
1.2 0,15 1 1.8 1394,17
1.1 0,26 1 2,25 1394,17
1.2 0,17 1 4.5 2223,70

Tentei usar, case_whenmas os resultados não são bons e estou travado.

dat<-dat %>%
  mutate(mv = case_when(
    sig==1 ~ accumulate(
    B *(A>=1.2) * coef, .f = ~ .x * (1 + .y), .init = 1000)[-1],
    sig== 0 ~ accumulate(
      B *(A>=1.2), .f = ~ .x - (1 * .y), .init = 1000)[-1]))

3 respostas

  1. Best Answer

    De acordo com sua atualização, parece que as regras são complicadas, mas elas podem ser simplificadas. Você pode tentar o código abaixo

    dat %>%
    mutate(mv = cumprod((1 + B * (coef * sig - 1))**(A >= 1.2)) * 1000)

    ou

    dat %>%
    mutate(mv = cumprod(ifelse(A >= 1.2, 1 + B * (coef * sig - 1), 1)) * 1000)

    # A tibble: 6 × 5
      A     B   sig  coef    mv
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1   1.3  0.25     1  1.25 1062.
2   1.5  0.21     0  2.5   839.
3   1.6  0.21     1  3.3  1245.
4   1.2  0.15     1  1.8  1394.
5   1.1  0.26     1  2.25 1394.
6   1.2  0.17     1  4.5  2224.
    • 5

  2. Adaptando a resposta de ThomasIsCoding da sua pergunta anterior, você pode dividi-la em duas etapas: primeiro, calcule qual deve ser o valor condicional e, então, forneça os valores ao cumprod multiplicados pela condição sig:

    library(dplyr)

dat %>%
  mutate(coef_x = case_match(sig,
                             1 ~ B *(A >= 1.2) * coef,
                             0 ~ B *(A >= 1.2)),
         mv = cumprod(1 + coef_x * (sig == 1) - coef_x * (sig == 0))  * 1000) 

# A tibble: 6 × 6
      A     B   sig  coef coef_x    mv
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
1   1.3  0.25     1  1.25  0.312 1312.
2   1.5  0.21     0  2.5   0.21  1037.
3   1.6  0.21     1  3.3   0.693 1755.
4   1.2  0.15     1  1.8   0.27  2229.
5   1.1  0.26     1  2.25  0     2229.
6   1.2  0.17     1  4.5   0.765 3935.
    • 3

  3. Se nrow(dat)for bem pequeno, podemos usar uma forlógica de loop simples (que funciona, mas não é eficiente).

    # dat$mv = 
local({  
  # indexing 
  u = dat$A >= 1.2
  v = dat$sig == 1
  
  # initialise 
  n = nrow(dat)
  mv = vector(mode = 'numeric', length = n)
  mv[1] = 1e3 + (dat$B[1] * 1e3 * dat$coef[1])
  # do we need to check for u & v for i = 1 (first row)? 
  
  for(i in seq(n)[-1]) {
    l = mv[i-1]
    mv[i] = if(u[i] & v[i]) {
      l + (dat$B[i] * l * dat$coef[i])
    } else if(u[i] & !v[i]) {
      l - (dat$B[i] * l)
    } else l
  }
  mv 
})

    [1] 1312.500 1036.875 1755.429 2229.395 2229.395 3934.883
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