R语言使用中的一些奇技淫巧
1 读取excel内存溢出
#下载包
install.packages("openxlsx")
#读取openxlsx包
library(openxlsx)
file<-read.xlsx("Z:\\-2019\\周报\\2019.6.24\\6.21库存.xlsx",1)
字段筛选
data<-file[c(2:7,15,25,26,29)]
将文本变为同名字符串
test<-c(1,2,3,4,5)
nameTest<-substitute(test)
#多条件字段内容删选 选出产品分类中：赠品、产品目录、其他 另存新表
tichu<-data[which((start_data$产品分类=="赠品")|(start_data$产品分类=="产品目录")|(start_data$产品分类=="其他")),]
#查看饰品中是否有较多库存 >= 30 有就也剔除
#使用该方法是因为 >=30 的时候符合该条件的情况为0 就会导出删选出错 所以使用以下方法
shipin<-which((kucun$产品分类=="饰品")&(as.integer(kucun$可销库存)>=30))
if(length(shipin)>0){
kucun<-kucun[-shipin,]
}
使用数据透视表方法 用sql实现
library(sqldf)
result<-(sqldf('select "产品名称","产品分类", count("产品名称"),sum(可销库存),sum("7天销量"),sum("30天销量"),sum("昨日销量") from CC group by "产品名称"'))
#excel中时间处理
excel 中起始时间为 1900-01-01 Excel把1900年当做闰年，计算了2月29日 所以r转化差两天 origin=”1899-12-30”
r语言 中起始时间为 1970-01-01 origin = “1970-01-01”
将上新时间修复 异常的置空
Online_Time$上新时间<-as.Date(as.integer(Online_Time$上新时间),origin="1899-12-30")
as.Date(Online_Time[,1],origin = "1970-01-01")
两个数据表连接
library("dplyr")
process<-left_join(result,Online_Time,by="款号")[1:8]
#将数据分sheet写出
#构造数据list
list_data <- list("原数据" = data, "剔除" = tichu )
#定义一个储存路径
path="Z:\\-2019\\周报\\2019.6.24\\库存清洗_20190621.xlsx"
#写出
write.xlsx(list_data, file = path)
#数字以逗号分隔 先替换在转换 gsub(“,”,””, tianmao$支付金额)
tianmao$支付金额<-as.numeric(gsub(“,”,””, tianmao$支付金额))
计算商品名称中包含预售的支付金额 求和
yuhsou<-sum(tianmao[grep(pattern="预售",tianmao$商品名称),"支付金额"])
调整输出小数位数 options(digits=4)
超级好用的字符串处理包
library(stringr)
#取出商品名中的款号 例：PT616
kuanhao<-str_extract_all(tianmao[1:20,"商品名称"],"[A-Z]+[0-9]+")[]
