如何计算"average sales share"

Question

我的数据涉及一家公司，包括总销售额和 CA、TX 和 WI 三个县的销售额。

数据：

> dput(head(WalData))
structure(list(CA = c(11047, 9925, 11322, 12251, 16610, 14696
), TX = c(7381, 5912, 9006, 6226, 9440, 9376), WI = c(6984, 3309, 
8883, 9533, 11882, 8664), Total = c(25412, 19146, 29211, 28010, 
37932, 32736), date = structure(c(1296518400, 1296604800, 1296691200, 
1296777600, 1296864000, 1296950400), tzone = "UTC", class = c("POSIXct", 
"POSIXt")), event_type = c("NA", "NA", "NA", "NA", "NA", "Sporting"
), snap_CA = c(1, 1, 1, 1, 1, 1), snap_TX = c(1, 0, 1, 0, 1, 
1), snap_WI = c(0, 1, 1, 0, 1, 1)), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

我正在努力计算这三个州在公司总销售额中的平均销售额份额。

此外，我必须计算每年、一年中的月份和星期中的相同平均百分比。

任何建议都会很有帮助！

Answer 1

如果您以长格式获取数据，则执行所有计算会更容易。

library(dplyr)
library(tidyr)

WalData %>% pivot_longer(cols = CA:WI) %>% mutate(perc = value/Total)

Answer 2

使用 dplyr您还可以尝试下一个选项。对于平均销售额，您可以使用下一个代码：

library(dplyr)
#Code 1
AvgSales <- WalData %>% select(c(CA,TX,WI)) %>%
  summarise_all(mean,na.rm=T)

输出：

# A tibble: 1 x 3
      CA    TX    WI
   <dbl> <dbl> <dbl>
1 12642. 7890. 8209.

对于百分比，您需要根据 Total:

计算比率

#Code 2
AvgSalesPerc <- WalData %>% select(c(CA,TX,WI,Total)) %>%
  rowwise() %>% mutate(across(CA:WI,~./Total)) %>% 
  select(-Total) %>% ungroup() %>%
  summarise_all(mean,na.rm=T)

输出：

# A tibble: 1 x 3
     CA    TX    WI
  <dbl> <dbl> <dbl>
1 0.444 0.278 0.278

在年月日的情况下，您可以从日期变量中提取值，然后使用 group_by() 并获取摘要。我只会做一年，因为它很容易延长月和日：

#Code 3 only year avg sales
AvgSalesYear <- WalData %>% mutate(Year=format(date,'%Y')) %>%
  select(c(CA,TX,WI,Year)) %>%
  group_by(Year) %>%
  summarise_all(mean,na.rm=T)

输出：

# A tibble: 1 x 4
  Year      CA    TX    WI
  <chr>  <dbl> <dbl> <dbl>
1 2011  12642. 7890. 8209.

年级百分比的相同逻辑：

#Code 4 only year avg sales percentage
AvgSalesPercYear <- WalData %>% mutate(Year=format(date,'%Y')) %>%
  select(c(CA,TX,WI,Year,Total)) %>%
  rowwise() %>% mutate(across(CA:WI,~./Total)) %>%
  select(-Total) %>%
  group_by(Year) %>%
  summarise_all(mean,na.rm=T)

输出：

# A tibble: 1 x 4
  Year     CA    TX    WI
  <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2011  0.444 0.278 0.278

Answer 3

我们可以使用data.table

library(data.table)
melt(setDT(WalData), measure = c("CA", "TX", "WI"))[, perc := value/Total][]

如何计算"average sales share"

How to calculate "average sales share"

average

r