在 R 数据框中计算流失率：R 中的数据计算

Question

您好，我有一个数据框，第一列包含客户名称/ID，M0:M100 列表示从加入当月收到的收入。下面的小样本：

我需要为数据框逐月计算收入流失率（M0 到 M100）：

当客户在 M2 中具有非零值并且所有未来月份的总和为 0 时，客户在一个月内流失，例如 M3。例如 M2!=0 & Sum (M3:Mn)==0。在这种情况下，M3 中的流失价值是我们在 M2 中从客户那里获得的收入。

customer<-c("Robin","Tim","John","Casey","Jack")
M0<-c(234,21,22,22,32)
M1<-c(33,33,232,221,322)
M2<-c(3,2,25,98,100)
M3<-c(0,2,0,98,0)
M4<-c(3,0,0,0,0)
df=data.frame(customer,M0,M1,M2,M3,M4)

Output:
       M0 M1 M2 M3 M4
Churn  0  0  0 125 100

M3 月：Jack 和 John 流失（分别为 100 和 25 值） M4 月：Tim 和 Casey 流失（分别为 2 和 98 值）

而且罗宾仍然活跃。需要为大量数据而苦苦挣扎。

Answer 1

这应该为您提供上一个活跃月份的信息：

library(reshape)
library(dplyr)
df %>% melt(id="customer") %>% group_by(customer) %>% 
mutate(month=as.numeric(substr(variable, 2,5)), maxmonth=max(month[value!=0])) %>% 
filter(month==maxmonth)

结果：

  customer variable value month maxmonth
    (fctr)   (fctr) (dbl) (dbl)    (dbl)
1     John       M2    25     2        2
2     Jack       M2   100     2        2
3      Tim       M3     2     3        3
4    Casey       M3    98     3        3
5    Robin       M4     3     4        4

当然，你可以从那里选择值。

编辑：

如果您想查看每月流失值的总和，可以这样做（df2 是上一步的结果）：

df2 %>% mutate(month=month+1) %>% group_by(month) %>% summarise(sum=sum(value))

结果：

  month   sum
  (dbl) (dbl)
1     3   125
2     4   100
3     5     3

当然最后一行表示上个月活跃客户的值，因此可以跳过。