Добавить последовательность количества недель, выровненную по столбцу дат с нечастыми датами

Я создаю набор данных и хочу добавить количество недель в набор данных, начиная с первой даты и заканчивая последней. Я использую его, чтобы обобщить гораздо больший набор данных, который я хотел бы в конечном итоге обобщить по неделям.

Используя этот образец:

library(dplyr)

df <- tibble(Date = seq(as.Date("1944/06/1"), as.Date("1944/09/1"), "days"), 
Week = nrow/7)
# A tibble: 93 x 2
   Date        Week
   <date>     <dbl>
 1 1944-06-01 0.143
 2 1944-06-02 0.286
 3 1944-06-03 0.429
 4 1944-06-04 0.571
 5 1944-06-05 0.714
 6 1944-06-06 0.857
 7 1944-06-07 1    
 8 1944-06-08 1.14 
 9 1944-06-09 1.29 
10 1944-06-10 1.43 
# … with 83 more rows

Что точно не правильно. Кроме того, мой реальный набор данных не структурирован последовательно, между неделями пропущено много дней, поэтому прямой последовательный подсчет не работает.

Идеальным конечным результатом является дополнительный столбец «неделя», основанный на фактических датах (а не жестко запрограммированный с типом результата seq_along())

r lubridate

10.04.2019 04:17

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Вы можете вычесть все значения Date с первым Date и вычислить разницу, используя difftime в «неделях», floor все значения и добавить 1, чтобы начать счетчик с 1.

df$week <- floor(as.numeric(difftime(df$Date, df$Date[1], units = "weeks"))) + 1


df
# A tibble: 93 x 2
#   Date        week
#   <date>     <dbl>
# 1 1944-06-01     1
# 2 1944-06-02     1
# 3 1944-06-03     1
# 4 1944-06-04     1
# 5 1944-06-05     1
# 6 1944-06-06     1
# 7 1944-06-07     1
# 8 1944-06-08     2
# 9 1944-06-09     2
#10 1944-06-10     2
# … with 83 more rows

Чтобы использовать это в своей трубке dplyr, вы можете сделать

library(dplyr)
df %>%
 mutate(week = floor(as.numeric(difftime(Date, first(Date), units = "weeks"))) + 1)

данные

df <- tibble::tibble(Date = seq(as.Date("1944/06/1"), as.Date("1944/09/1"), "days"))

10.04.2019 04:25

Ответ принят как подходящий

Аналогичное решение Ронака, но с lubridate:

library(lubridate)

(df <- tibble(Date = seq(as.Date("1944/06/1"), as.Date("1944/09/1"), "days"),
              week = interval(min(Date), Date) %>%
                as.duration() %>%
                as.numeric("weeks") %>%
                floor() + 1))

Спасибо @Paul, это больше подходит для того, что я ищу, лучше в конвейерном рабочем процессе.

— 10.04.2019 14:12

10.04.2019 08:10