Re: [R-es] Más allá de group_by()

2018-01-26 Por tema Álvaro Hernández
Hola, Rubén: Una opción que veo yo es completar los clientes por meses, calcular para cada cliente lo que dió el mes anterior (con la función lag()) y luego sumar si antes había dado 0 o sumar si ahora pasa a dar 0. Con el código creo que se entiende mejor: df %>%   complete(mes, cliente,

Re: [R-es] Más allá de group_by()

2018-01-25 Por tema Carlos Ortega
Hola Rubén, Para hacer estos cálculos, tienes que partir de las tablas de clientes de tu "Mes_1" y de tu "Mes_2" y utilizar las funciones de mezcla de tablas que tiene dplyr (left_join ,right_join, inner_join) con los que identificarás los clientes que están en un mes y en otro y sumar sus

[R-es] Más allá de group_by()

2018-01-25 Por tema Rubén Coca
Hola, Os planteo una situación a ver si se os ocurre un enfoque que me permita solucionarla. Partiendo de un data frame con las siguientes variables: mes, cliente, facturacion. Tal que así: df <- data.frame(mes = c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3), cliente = c('a', 'b', 'c', 'd', 'b', 'c', 'd', 'e', 'b',