在一组条件下比较 R 中的两个表以查找客户未购买的产品

Question

我有两个table如下：

Cust_list <- data.frame(
stringsAsFactors = FALSE,
Customer = c("Mike S.","Tim P.","Steve Z."),
Type = c("Shoes","Socks", "Shoes"),
Product_ID = c(233,6546,296)
)


Product_Table <- data.frame(
stringsAsFactors = FALSE,
Product_ID = c(233,256,296,8536,6546,8946),
Type = c("Shoes","Shoes","Shoes", "Socks","Socks","Socks"),
SubType = c("Basketball", "Basketball", "Baseball", "Ankle", "Knee-High", "Mid")
)

我正在寻找“客户”未在“类型”中购买的“Product_ID”。

例如，Steve Z. 在“鞋子”下购买了产品 ID =“296”和类型 =“鞋子”，但没有购买产品 ID =“233”和“256”。由于 Steve Z. 没有购买 Type = "Socks"，因此不会包含在输出中。

另外一个警告，如果客户购买了与子类型 =“篮球”相关的产品 ID，请不要输出与“篮球”相关的产品 ID。由于 Mike S. 已经购买了篮球鞋，因此与篮球鞋相关的其他产品 ID 未包含在输出中。

输出table如下。

在此处输入图片描述

Answer 1

基于 Onyambu 为原始 post 提供的答案，您可以执行以下操作。

library(dplyr)

out <- Cust_list %>%
  left_join(Product_Table) %>%
  select(Customer, SubType) %>%
  filter(SubType == 'Basketball')

select(Cust_list, -Product_ID) %>%
  left_join(Product_Table) %>%
  anti_join(Cust_list) %>%
  anti_join(out)

#   Customer  Type Product_ID    SubType
# 1  Mike S. Shoes        296   Baseball
# 2   Tim P. Socks       8536      Ankle
# 3   Tim P. Socks       8946        Mid
# 4 Steve Z. Shoes        233 Basketball
# 5 Steve Z. Shoes        256 Basketball

在一组条件下比较 R 中的两个表以查找客户未购买的产品

Comparing two tables in R to find what products customer is not purchasing with a set of conditions

r

dplyr

data-wrangling