I have the following problem with this code
It does not produce the right count dataset. It needs to count for each werknemerID whether how long he is working. And when there is a new CAO, then it starts again with counting and the werknemerID gets a _1 etc.
So I expect based on the dummy dataset that it is like this:
data.frame(
persoonsid = c("abc", "abc", "abc"),
werknemerID = c("ewrewr", "ewrewr_1", "blabla"),
Count = c(4, 2, 3),
Eerste_Maand = c("January", "May", "January"),
Jaar = c(2021, 2021, 2021),
CAO = c(40, 35, 40)
)
But it get this:
data.frame(persoonid = c("abc","abc","abc","abc","abc","abc"), werknemerID = c("ewrewr",ewrewr_1, ewrewr_2, blabla,blabla_1,blabla_2), count = c(4,2,3,4,2,3), Eerste_maand = c(January,May,January,January,May,January), Jaar = c(2021,2021,2021,2021,2021,2021), CAO = c(40,35,40,40,35,40).
This is the code that I'm using:
# Voorbeeld dataset
dataset <- data.frame(
persoonsid = c("abc","abc","abc","abc","abc","abc","abc","abc","abc"),
werknemerID = c("ewrewr", "ewrewr", "ewrewr", "ewrewr", "ewrewr", "ewrewr", "blabla", "blabla", "blabla"),
Maand = c("January", "February", "March", "April", "May", "June", "January", "February", "March"),
Jaar = c(2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021, 2021),
Code = c(82, 82, 82, 82, 82, 82, 82, 82, 82),
CAO = c(40, 40, 40, 40, 35, 35, 40, 40, 40)
)
# Maand namen in juiste volgorde
maand_volgorde <- c("January", "February", "March", "April", "May", "June",
"July", "August", "September", "October", "November", "December")
# Zet de Maand kolom om naar factor met de juiste volgorde
dataset$Maand <- factor(dataset$Maand, levels = maand_volgorde)
# Lege data frame om resultaten op te slaan
resultaten <- data.frame(
persoonsid = character(),
werknemerID = character(),
Count = integer(),
Eerste_Maand = character(),
Jaar = integer(),
CAO = integer(),
stringsAsFactors = FALSE
)
# Functie om resultaten bij te werken
update_resultaten <- function(persoonsid, werknemerID, count, eerste_maand, jaar, cao) {
nieuwe_rij <- data.frame(
persoonsid = persoonsid,
werknemerID = werknemerID,
Count = count,
Eerste_Maand = eerste_maand,
Jaar = jaar,
CAO = cao,
stringsAsFactors = FALSE
)
return(nieuwe_rij)
}
# Unieke jaren in dataset
jaren <- unique(dataset$Jaar)
for (jaar in jaren) {
# Filter dataset voor het huidige jaar
dataset_jaar <- subset(dataset, Jaar == jaar)
# Unieke persoonsids in het huidige jaar
unieke_persoonsids <- unique(dataset_jaar$persoonsid)
for (persoonsid in unieke_persoonsids) {
# Filter dataset voor de huidige persoonsid
data_persoonsid <- subset(dataset_jaar, persoonsid == persoonsid)
# Unieke werknemerIDs voor de huidige persoonsid
unieke_werknemerIDs <- unique(data_persoonsid$werknemerID)
for (werknemerID in unieke_werknemerIDs) {
# Filter dataset voor de huidige werknemerID
data_id <- subset(data_persoonsid, werknemerID == werknemerID)
# Variabele om de huidige CAO bij te houden en een teller voor de ID's
huidige_cao <- NULL
count <- 0
suffix <- 0 # Initialiseren van de suffix teller
eerste_maand <- NULL # Initialiseren van de eerste maand
for (i in 1:nrow(data_id)) {
# Check if the CAO is different from the previous one
if (!is.null(huidige_cao) && data_id$CAO[i] != huidige_cao) {
# Save the count to the resultaten data frame
resultaten <- rbind(resultaten, update_resultaten(
persoonsid,
ifelse(suffix == 0, werknemerID, paste(werknemerID, suffix, sep = "_")),
count,
eerste_maand,
jaar,
huidige_cao
))
# Reset de teller, eerste maand en verhoog de suffix
count <- 0
suffix <- suffix + 1
eerste_maand <- NULL
}
# Update the huidige CAO
huidige_cao <- data_id$CAO[i]
# Update the first month if it's NULL
if (is.null(eerste_maand)) {
eerste_maand <- as.character(data_id$Maand[i])
}
# Increase the count
count <- count + 1
}
# Save the last count to the resultaten data frame
resultaten <- rbind(resultaten, update_resultaten(
persoonsid,
ifelse(suffix == 0, werknemerID, paste(werknemerID, suffix, sep = "_")),
count,
eerste_maand,
jaar,
huidige_cao
))
}
}
}
# Bekijk de resultaten
print(resultaten)
Here's a compact solution based on the tidyverse (though I'm not 100% sure how you want to sort rows in your final data frame, so you may need to adjust the call to arrange):
library(tidyverse)
dataset %>%
mutate(Row = row_number()) %>%
group_by(persoonsid, werknemerID, CAO) %>%
summarise(
Count = n(),
Jaar = min(Jaar),
# Temporary column to get correct ordering
Row = min(Row),
.groups = "keep"
) %>%
arrange(Row) %>%
select(-Row) %>%
# Fiddle suffices for werknemerID
mutate(
werknemerID = ifelse(
row_number() > 1 & n() > 1,
paste0(werknemerID, "_", row_number() - 1),
werknemerID)
) %>%
# To avoid unexpected downstream behaviour
ungroup()
# A tibble: 3 × 5
persoonsid werknemerID CAO Count Jaar
<chr> <chr> <dbl> <int> <dbl>
1 abc ewrewr 40 4 2021
2 abc ewrewr_1 35 2 2021
3 abc blabla 40 3 2021