我有数据集,我想要结合:
数据集1:包含“perc”有效的时间段:
set.seed(1)
example_df <- data.frame(ID = rep(1:2, each=2),
start = c(as.Date("2014-01-01"), as.Date("2014-03-05"), as.Date("2014-01-13"), as.Date("2014-03-15")),
end = c(as.Date("2014-03-05"), as.Date("2014-04-12"), as.Date("2014-03-01"), as.Date("2014-04-02")),
perc = rnorm(mean= 30, sd= 10, 4))
数据集2:包含每月的工资:
month_start <- as.Date("2014-01-01") + months(0:3)
month_end <- ceiling_date(month_start, "month") - days(1)
set.seed(1)
example_df2 <- data.frame(month_start, month_end,
ID = rep(1:2, each=4),
pay = rnorm(mean= 2000, sd= 80, 8))
目标是根据每个人工作的perc数来计算每个人的工资。重要的是要考虑perc的有效时间段,这可能会在一个月内发生变化。
e.g:
2014年1月ID 1:支付= 1949.884(支付)* 23.73546(perc)/ 100
因为perc在整个1月都有效。
然而,对于3月份,perc为23.73546,直到5月,而3月剩余时间perc为31.83643。
从而,
2014年3月身份证1:工资= 1949.884(工资)* 23.73546(perc)/ 100/31(3月)* 5 + 1949.884(工资)* 31.83643(perc)/ 100/31(3月)* 26
从2个数据帧之间的left_join()
开始。 ID
的每个工作期将在此ID
的每个工资月份复制。然后,我们继续ifelse()
,你可以确定总月份是否应该计数,只是一部分,或者根本不是。
library(tidyverse)
result <- example_df %>%
left_join(example_df2, by = 'ID') %>%
mutate(
TEST_MONTH = ifelse(end >= month_start & start < month_end, 1, 0),
TEST_DAYS = ifelse(TEST_MONTH == 1,
ifelse(end > month_end,
ifelse(start >= month_start, month_end - start + 1, month_end - month_start + 1),
end - month_start + 1),
0),
PAID = pay * perc/100 * TEST_DAYS / as.numeric(month_end - month_start + 1)
)
result %>% filter(ID == 1)
# ID start end perc month_start month_end pay TEST_MONTH TEST_DAYS PAID
# 1 1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546 2014-01-01 2014-01-31 1949.884 1 31 462.81390
# 2 1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546 2014-02-01 2014-02-28 2014.691 1 28 478.19633
# 3 1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546 2014-03-01 2014-03-31 1933.150 1 5 74.00678
# 4 1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546 2014-04-01 2014-04-30 2127.622 0 0 0.00000
# 5 1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643 2014-01-01 2014-01-31 1949.884 0 0 0.00000
# 6 1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643 2014-02-01 2014-02-28 2014.691 0 0 0.00000
# 7 1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643 2014-03-01 2014-03-31 1933.150 1 27 536.03354
# 8 1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643 2014-04-01 2014-04-30 2127.622 1 12 270.94364