R语言中如何修复数据框内ID对应amount字段的异常值？

问题背景 #

处理R语言中的data frame时，ID为人员编码，同一ID的amount字段在持有期内应保持一致，但存在部分四舍五入异常值，需修正为该ID下的正确值。

原始数据 #

目标数据 #

解决方案 #

方法1：基于众数修正（通用场景） #

当仅知道同一ID下amount应一致，无明确业务逻辑时，用每个ID下出现次数最多的amount（众数）替换异常值：

# 加载dplyr包
library(dplyr)

# 构造原始数据
df <- data.frame(
  ID = c(rep("1x",6), rep("2x",6)),
  period = c(202001:202006, 202105:202110),
  amount = c(99.87,99.87,99.87,100,99.87,99.87,111.11,111.11,110,111.11,111.11,111.11),
  share = c(rep(9.87,6), rep(11.11,6))
)

# 修正数据
df_fixed <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(
    # 获取当前ID下的众数作为正确值
    correct_amount = as.numeric(names(sort(table(amount), decreasing = TRUE)[1])),
    # 标记异常值（可选）
    is_anomaly = amount != correct_amount,
    # 替换异常值
    amount = correct_amount
  ) %>%
  ungroup() %>%
  # 移除辅助列（可选）
  select(-correct_amount, -is_anomaly)

# 查看结果
print(df_fixed)

方法2：基于业务逻辑修正（更精准） #

从示例数据可看出amount = share * 10，若存在此类明确业务规则，直接通过计算修正：

df_fixed <- df %>%
  mutate(
    # 基于share计算正确的amount
    correct_amount = share * 10,
    # 标记异常值（可选）
    is_anomaly = amount != correct_amount,
    # 替换异常值
    amount = correct_amount
  ) %>%
  select(-correct_amount, -is_anomaly)

print(df_fixed)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Facundo Javier Vargas