Сгруппировать по разнице дат в R

Я хочу сгруппировать внутри группы по разнице дат.

Например, если в учреждении А 7 случаев, но первые 5 случаев произошли до 14 дней последних 2 случаев, я хочу, чтобы они были в двух разных группах (см. пример ниже).

место нахождения	адрес	Дата начала	start_date_diff	Группа
Объект А	123 главная улица	07.02.2022	0	1
Объект А	123 главная улица	11.02.2022	4	1
Объект А	123 главная улица	11.02.2022	0	1
Объект А	123 главная улица	11.02.2022	0	1
Объект А	123 главная улица	12.02.2022	1	1
Объект А	123 главная улица	12.03.2022	28	2
Объект А	123 главная улица	17.03.2022	5	2
Объект Б	55 форд рд	16.03.2022	0	3
Объект Б	55 форд рд	16.03.2022	0	3
Объект С	1 шаг пр.	16.03.2022	0	4
Объект С	1 шаг пр.	20.03.2022	4	4
Объект С	1 шаг пр.	22.03.2022	2	4

вот мой код до сих пор:

Я застрял в том, как сгруппировать их дальше по разнице дат между отдельными наблюдениями.

Это код, который у меня есть на данный момент:

— 04.04.2022 22:45

r date date-difference

04.04.2022 22:29

Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 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 1

Ответ принят как подходящий

Предполагая, что мы еще не вычислили diff и что нам нужно преобразовать start_date во что-то арифметически полезное.

Таблица данных

library(data.table)
as.data.table(dat)[, start_date := as.Date(start_date, format = "%m/%d/%Y")
  ][, diff14 := cumsum(c(0, diff(start_date)) > 14), by = location
  ][, Group2 := rleid(location, diff14)][]
#       location     address start_date start_date_diff Group diff14 Group2
#         <char>      <char>     <Date>           <int> <int>  <int>  <int>
#  1: Facility A 123 main st 2022-02-07               0     1      0      1
#  2: Facility A 123 main st 2022-02-11               4     1      0      1
#  3: Facility A 123 main st 2022-02-11               0     1      0      1
#  4: Facility A 123 main st 2022-02-11               0     1      0      1
#  5: Facility A 123 main st 2022-02-12               1     1      0      1
#  6: Facility A 123 main st 2022-03-12              28     2      1      2
#  7: Facility A 123 main st 2022-03-17               5     2      1      2
#  8: Facility B  55 ford rd 2022-03-16               0     3      0      3
#  9: Facility B  55 ford rd 2022-03-16               0     3      0      3
# 10: Facility C  1 step ave 2022-03-16               0     4      0      4
# 11: Facility C  1 step ave 2022-03-20               4     4      0      4
# 12: Facility C  1 step ave 2022-03-22               2     4      0      4

dplyr

library(dplyr)
dat %>%
  mutate(start_date = as.Date(start_date, format = "%m/%d/%Y")) %>%
  group_by(location) %>%
  mutate(diff14 = cumsum(c(0, diff(start_date)) > 14)) %>%
  group_by(location, diff14) %>%
  mutate(Group2 = cur_group_id()) %>%
  ungroup()
# # A tibble: 12 x 7
#    location   address     start_date start_date_diff Group diff14 Group2
#    <chr>      <chr>       <date>               <int> <int>  <int>  <int>
#  1 Facility A 123 main st 2022-02-07               0     1      0      1
#  2 Facility A 123 main st 2022-02-11               4     1      0      1
#  3 Facility A 123 main st 2022-02-11               0     1      0      1
#  4 Facility A 123 main st 2022-02-11               0     1      0      1
#  5 Facility A 123 main st 2022-02-12               1     1      0      1
#  6 Facility A 123 main st 2022-03-12              28     2      1      2
#  7 Facility A 123 main st 2022-03-17               5     2      1      2
#  8 Facility B 55 ford rd  2022-03-16               0     3      0      3
#  9 Facility B 55 ford rd  2022-03-16               0     3      0      3
# 10 Facility C 1 step ave  2022-03-16               0     4      0      4
# 11 Facility C 1 step ave  2022-03-20               4     4      0      4
# 12 Facility C 1 step ave  2022-03-22               2     4      0      4

Данные

read.md <- structure(list(location = c("Facility A", "Facility A", "Facility A", "Facility A", "Facility A", "Facility A", "Facility A", "Facility B", "Facility B", "Facility C", "Facility C", "Facility C"), address = c("123 main st", "123 main st", "123 main st", "123 main st", "123 main st", "123 main st", "123 main st", "55 ford rd", "55 ford rd", "1 step ave", "1 step ave", "1 step ave"), start_date = c("2/7/2022", "2/11/2022", "2/11/2022", "2/11/2022", "2/12/2022", "3/12/2022", "3/17/2022", "3/16/2022",  "3/16/2022", "3/16/2022", "3/20/2022", "3/22/2022"), start_date_diff = c(0L, 4L, 0L, 0L, 1L, 28L, 5L, 0L, 0L, 0L, 4L, 2L), Group = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))

04.04.2022 22:40