①-2 데이터 처리하기: 메뉴 아이템별 매출 계산
동시 주문한 예약 번호에 대해 메뉴 아이템별 매출을 계산해 보겠습니다.
# 동시 주문한 예약 번호만 담는 stime_order 변수 생성 stime_order_rsv_no <- df_stime_order$reserv_no-----예약 번호만 선택 # 동시 주문 예약 번호이면서 스테이크와 와인일 경우만 선택 df_stime_sales <- df_f_join_2 %>% filter((reserv_no %in% stime_order_rsv_no) & (item_id %in% target_item)) %>% group_by(reserv_no, product_name) %>% # 예약 번호와 메뉴 아이템으로 그룹화 summarise(sales_amt = sum(sales) / 1000) %>% # 매출 합계 요약 계산 arrange(product_name, reserv_no) # 메뉴 아이템, 예약 번호 기준으로 정렬 # 동시 주문 12건이므로 매출 합계 24개 생성(스테이크+와인) df_stime_sales
코드를 실행하면 다음과 같습니다.
# A tibble: 24 x 3
# Groups: reserv_no [12]
reserv_no product_name sales_amt
<chr> <chr> <dbl>
1 2019091201 STEAK 70
2 2019112101 STEAK 280
3 2019112102 STEAK 280
4 2019120202 STEAK 420
5 2019122702 STEAK 70
6 2019122703 STEAK 70
7 2019122801 STEAK 175
8 2019122804 STEAK 70
9 2019122810 STEAK 70
10 2019122901 STEAK 140
# ... with 14 more rows