对 R 中不同列数的行求和

Summing rows over varying amount of columns in R

我有一个数据框,每个用户一行。对于每个用户,我有关于他们首次登录网站的时间(第 1 行)以及之后的每一天(每一天都是一列)他们每天登录多少次的信息。

我想创建一个新列,告诉我用户在首次登录后 7 天内登录网站的次数。每个用户的这个 7 天期限都不同。

我想做一个 for 循环,但不知道如何进行更改以包含该求和的不同列名。

tibble(id=c(1:4), first_log = c("18-12-01", "18-12-02", "18-12-02",
"18-12-05"), X18_12_01 = c(NA,1,1,2), X18_12_02 = c(5,2,1,1))

当然,数据集有更多的列和行。

假设您在 first_log 之后只有 7 列,那么这将对您跨列的时间跨度内登录的总次数求和。在下面的示例中,它仅显示用户在 2 天内登录的总次数。

library(tidyverse)


tibble(id=c(1:4), 
       first_log = c("18-12-01", 
                     "18-12-02", 
                     "18-12-02",
                     "18-12-05"), 
       X18_12_01 = c(NA,1,1,2), 
       X18_12_02 = c(5,2,1,1)) %>% 
  gather(key = "days", value = "times_visted", 3:length(.)) %>% 
  group_by(id) %>% 
  summarise(total_visits = sum(times_visted, na.rm = T))
#> # A tibble: 4 x 2
#>      id total_visits
#>   <int>        <dbl>
#> 1     1            5
#> 2     2            3
#> 3     3            2
#> 4     4            3

reprex package (v0.2.1)

于 2019-03-04 创建

first_login 之后有任意数量的日期列,我们可以执行以下操作。

  1. gather把日期列合并成一个列这样我们实际操作上就方便了。这是一个整洁的格式,每一行都是用户天的组合。
  2. 将日期转换为 Date 对象,并计算出观察和 first_log 之间的天数。我们使用 Interval 来执行此操作,以确保围绕时间线不规则行为采取明智的行为。
  3. filter 仅保留在所需周范围内发生的观察结果
  4. summarise计算这段时间的总登录数,right_join返回原来的值。请注意,如果没有更多的样本数据,很难说明更多,因为这里实际上只有一个单元格被求和,因此只有 id = 1 的用户实际上有任何值要求和。
library(tidyverse)
library(lubridate)

tbl <- tibble(id = c(1:4), first_log = c("18-12-01", "18-12-02", "18-12-02", "18-12-05"), X18_12_01 = c(NA, 1, 1, 2), X18_12_02 = c(5, 2, 1, 1))

tbl %>%
  gather(day, num_logins, -id, -first_log) %>%
  mutate(
    first_log = ymd(first_log),
    day = day %>% str_remove("^X") %>% ymd(),
    days_since_event = as.period(first_log %--% day, "day"),
  ) %>%
  filter(days_since_event > days(0) & days_since_event <= days(7)) %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(total_logins = sum(num_logins, na.rm = TRUE)) %>%
  right_join(tbl, by = "id")
#> # A tibble: 4 x 5
#>      id total_logins first_log X18_12_01 X18_12_02
#>   <int>        <dbl> <chr>         <dbl>     <dbl>
#> 1     1            5 18-12-01         NA         5
#> 2     2           NA 18-12-02          1         2
#> 3     3           NA 18-12-02          1         1
#> 4     4           NA 18-12-05          2         1

reprex package (v0.2.1)

于 2019-03-04 创建