使用 dplyr 和 tidyr 计算分组变量的有序行之间的距离(时间)
Calculate distance (time) between ordered rows of grouped variables using dplyr and tidyr
我想将时差分配给每个组中的最后一个条目。
这是我的玩具数据集(dfx):
vals<- 1:5
grps <- c(1,1,2,2,2)
dts <- as.Date(c("2020-01-01","2020-01-02","2020-01-03","2020-01-04","2020-01-05"))
dfx <- as_tibble(cbind(vals,grps,dts))
colnames(dfx) <- c("vals","grps","dts")
(dfx <- dfx %>% mutate(dts = as.Date(dts)))
dfx 是一个 5 x 3 小标题:
vals grps dts
<dbl> <dbl> <date>
1 1 1 2020-01-01
2 2 1 2020-01-02
3 3 2 2020-01-03
4 4 2 2020-01-04
5 5 2 2020-01-05
grps
是分组变量;这里它包含 2 组 (1,2)。
我想要的输出是距离每组最后一天的距离(以天为单位),并且应该看起来像 rslt
(我的玩具结果):
bfr <-as.tibble(c(1,0,2,1,0))
colnames(bfr) <- "dist"
(rslt <- bind_cols(dfx,bfr))
vals grps dts dist
<dbl> <dbl> <date> <dbl>
1 1 1 2020-01-01 1
2 2 1 2020-01-02 0
3 3 2 2020-01-03 2
4 4 2 2020-01-04 1
5 5 2 2020-01-05 0
如果可能的话,我想用dplyr
、lubridate
和tidyr
来完成这件事。
请确保您的日期已按顺序排列。使用 group_by
按 grps
分组,然后取 last(dts)
和每一行之间的差异。
library(tidyverse)
dfx %>%
mutate(dts = as.Date(dts, origin = "1970-01-01")) %>%
arrange(dts) %>%
group_by(grps) %>%
mutate(dist = as.numeric(last(dts) - dts))
输出
# A tibble: 5 x 4
# Groups: grps [2]
vals grps dts dist
<dbl> <dbl> <date> <dbl>
1 1 1 2020-01-01 1
2 2 1 2020-01-02 0
3 3 2 2020-01-03 2
4 4 2 2020-01-04 1
5 5 2 2020-01-05 0
我想将时差分配给每个组中的最后一个条目。
这是我的玩具数据集(dfx):
vals<- 1:5
grps <- c(1,1,2,2,2)
dts <- as.Date(c("2020-01-01","2020-01-02","2020-01-03","2020-01-04","2020-01-05"))
dfx <- as_tibble(cbind(vals,grps,dts))
colnames(dfx) <- c("vals","grps","dts")
(dfx <- dfx %>% mutate(dts = as.Date(dts)))
dfx 是一个 5 x 3 小标题:
vals grps dts
<dbl> <dbl> <date>
1 1 1 2020-01-01
2 2 1 2020-01-02
3 3 2 2020-01-03
4 4 2 2020-01-04
5 5 2 2020-01-05
grps
是分组变量;这里它包含 2 组 (1,2)。
我想要的输出是距离每组最后一天的距离(以天为单位),并且应该看起来像 rslt
(我的玩具结果):
bfr <-as.tibble(c(1,0,2,1,0))
colnames(bfr) <- "dist"
(rslt <- bind_cols(dfx,bfr))
vals grps dts dist
<dbl> <dbl> <date> <dbl>
1 1 1 2020-01-01 1
2 2 1 2020-01-02 0
3 3 2 2020-01-03 2
4 4 2 2020-01-04 1
5 5 2 2020-01-05 0
如果可能的话,我想用dplyr
、lubridate
和tidyr
来完成这件事。
请确保您的日期已按顺序排列。使用 group_by
按 grps
分组,然后取 last(dts)
和每一行之间的差异。
library(tidyverse)
dfx %>%
mutate(dts = as.Date(dts, origin = "1970-01-01")) %>%
arrange(dts) %>%
group_by(grps) %>%
mutate(dist = as.numeric(last(dts) - dts))
输出
# A tibble: 5 x 4
# Groups: grps [2]
vals grps dts dist
<dbl> <dbl> <date> <dbl>
1 1 1 2020-01-01 1
2 2 1 2020-01-02 0
3 3 2 2020-01-03 2
4 4 2 2020-01-04 1
5 5 2 2020-01-05 0