dplyr ile grubu ile eşsiz gözlemlerinin bir düzenin oluşturma ve

Question

bir veri çerçevesi vardır varsayalım sağlar ay sütununda bir fark yaratmak

1. aydan aya bir boşluk varsa, dizinin
2. benzersiz kullanıcı Kont boşluk kaç ay sayılır.

İstenilen çıkışına: Aksi 2015-11-262015-12-26 daha uzun bir aydan kabul edildiğinden

User Date  Count Gap 
    aaaa 2015-11-26 1  0 
    aaaa 2015-12-26 2  0 
    aaaa 2016-01-26 3  0 
    bbbb 2014-10-15 1  0 
    bbbb 2014-11-15 2  0 
    bbbb 2015-05-16 3  6 

Answer 1

zoo::as.yearmon() kullanarak, ancak, round gerekiyordu. Belki de bu hesaplamanın nasıl daha "sezgisel" hale getirileceği hakkında yorum yapabilir/düzenleyebilir/açıklayabilir.

library(dplyr) 
library(zoo) 

df %>% 
    group_by(User) %>% 
    mutate(Count = 1:n(), 
     Gap_In_Months = round(12 * as.numeric(as.yearmon(Date) - as.yearmon(lag(Date))), 1), 
     Gap = ifelse(Gap_In_Months <= 1 | is.na(Gap_In_Months), 0, Gap_In_Months)) 

#  User  Date Count Gap_In_Months Gap 
# (fctr)  (fctr) (int)   (dbl) (dbl) 
# 1 aaaa 2015-11-26  1   NA  0 
# 2 aaaa 2015-12-26  2    1  0 
# 3 aaaa 2016-01-26  3    1  0 
# 4 bbbb 2014-10-15  1   NA  0 
# 5 bbbb 2014-11-15  2    1  0 
# 6 bbbb 2015-05-16  3    6  6 

Belki de "bir ay nedir" konusunda daha spesifik olmak istersiniz? 30 gün? 31 gün mü? 28 gün mü? Eğer durum buysa

, biz lubrdiate yararlanabilirler:

library(lubridate) 

df %>% 
    group_by(User) %>% 
    mutate(Count = 1:n(), 
     Diff_Time = ymd(Date) - ymd(lag(Date)), 
     Gap = ifelse(Diff_Time <= ddays(31) | is.na(Diff_Time), 0, as.numeric(Diff_Time, units = "days"))) 

#  User  Date Count Diff_Time Gap 
# (fctr)  (fctr) (int) (dfft) (dbl) 
# 1 aaaa 2015-11-26  1 NA days  0 
# 2 aaaa 2015-12-26  2 30 days  0 
# 3 aaaa 2016-01-26  3 31 days  0 
# 4 bbbb 2014-10-15  1 NA days  0 
# 5 bbbb 2014-11-15  2 31 days  0 
# 6 bbbb 2015-05-16  3 182 days 182