将数据从年度分解为月度答案

【问题标题】：Disaggregate data from yearly to monthly basis将数据从年度分解为月度
【发布时间】：2022-01-18 18:22:03
【问题描述】：

我有来自项目的数据，这些数据应该报告一定数量的年度节省。我需要从计划开始的月份到 12 个月后的月份将数据从年度核算到每月核算。为简单起见，每个月的储蓄金额只是每年的储蓄除以 12。

我需要在 Tibco.Spotfire 或 R 中执行此操作。

例如：我需要从这里开始：

到这里：

【问题讨论】：

【解决方案1】：

以下解决方案应该有效。它需要data.table 和lubridate。在 Spotfire 中，您可以使用工具 -> TERR 工具 -> 包管理来安装这两者。在 Spotfire 中设置数据函数有很多资源 (https://datashoptalk.com/spotfire-data-functions-terr-basics/)

library(lubridate)
library(data.table)
dt <- data.table(Initiative = c('A', 'B') ,
                 start_date = c(as.Date('2017/1/1'), as.Date('2015/5/1')),
                 Savings = c(240, 120)
                 )

new_dt <- dt[, .( 
       Date = seq.Date(start_date, as.Date(start_date %m+% months(11)), by = 'month'),
       Monthly_Savings = Savings / 12), by = Initiative]

new_dt

    Initiative       Date Monthly_Savings
 1:          A 2017-01-01              20
 2:          A 2017-02-01              20
 3:          A 2017-03-01              20
 4:          A 2017-04-01              20
 5:          A 2017-05-01              20
 6:          A 2017-06-01              20
 7:          A 2017-07-01              20
 8:          A 2017-08-01              20
 9:          A 2017-09-01              20
10:          A 2017-10-01              20
11:          A 2017-11-01              20
12:          A 2017-12-01              20
13:          B 2015-05-01              10
14:          B 2015-06-01              10

【讨论】：

【解决方案2】：

这是 R 中使用 tidyverse 的另一种解决方案：

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(lubridate, warn.conflicts = FALSE)

# Creating your data ------------------------------------------------------

data <- tibble(
  initiative = c("A", "B"),
  starting_date = c("may-18", "jun-17"),
  savings = c(240, 120)
) 

data
#> # A tibble: 2 x 3
#>   initiative starting_date savings
#>   <chr>      <chr>           <dbl>
#> 1 A          may-18            240
#> 2 B          jun-17            120

# Formatting starting_date as date ----------------------------------------

data <- 
  data %>% 
  mutate(
    starting_date = my(starting_date)
  )

data
#> # A tibble: 2 x 3
#>   initiative starting_date savings
#>   <chr>      <date>          <dbl>
#> 1 A          2018-05-01        240
#> 2 B          2017-06-01        120

# Disaggregate ------------------------------------------------------------

data <- 
  data %>% 
  group_by(initiative) %>%
  summarise(
    initiative = rep(initiative, 12),
    date = seq.Date(
      from = starting_date, 
      to = starting_date %m+% months(11), 
      by = "month"
    ),
    monthly_savings = rep(savings/12)
  ) %>% 
  ungroup() 
#> `summarise()` has grouped output by 'initiative'. You can override using the `.groups` argument.

data %>% 
  print(n = Inf)
#> # A tibble: 24 x 3
#>    initiative date       monthly_savings
#>    <chr>      <date>               <dbl>
#>  1 A          2018-05-01              20
#>  2 A          2018-06-01              20
#>  3 A          2018-07-01              20
#>  4 A          2018-08-01              20
#>  5 A          2018-09-01              20
#>  6 A          2018-10-01              20
#>  7 A          2018-11-01              20
#>  8 A          2018-12-01              20
#>  9 A          2019-01-01              20
#> 10 A          2019-02-01              20
#> 11 A          2019-03-01              20
#> 12 A          2019-04-01              20
#> 13 B          2017-06-01              10
#> 14 B          2017-07-01              10
#> 15 B          2017-08-01              10
#> 16 B          2017-09-01              10
#> 17 B          2017-10-01              10
#> 18 B          2017-11-01              10
#> 19 B          2017-12-01              10
#> 20 B          2018-01-01              10
#> 21 B          2018-02-01              10
#> 22 B          2018-03-01              10
#> 23 B          2018-04-01              10
#> 24 B          2018-05-01              10

我已将您的日期保留为 yyyy.mm.dd，但您可以将它们恢复为使用 data %>% mutate(date = format(date, "%b-%y")) 的格式。

【讨论】：