如何在R中像SQL Windows函数那样计算天差
如何在R中像SQL Windows函数那样计算天差
提问于 2017-12-19 22:38:12
输入：
目标：
创建一个名为“dayDifference”的新列，其规则如下:对于每一对“item-city”对，计算相关对的日差。
期望输出：
- 第1行和第2行比萨-柏林对应3，因为在2月2日至2月4日之间有3天。
- 第三行比萨-哈姆堡对应0，因为没有日差。
- 第四排和第五排帕斯塔-哈姆堡对应于21，因为从10到20有21天。
- 第6行对Pasta-柏林对应0，因为没有日差。
信息:当然可以有超过2行(例如，我可以有一对‘比萨饼-柏林’100行:如果是的话，总是取最大值(日期)，并减到最小(日期)比萨饼-柏林一对。
约束：
需要在R中完成，例如没有与数据库的外部连接
源代码：
df <- structure(list(id = c(4848L, 4887L, 4899L, 4811L, 4834L, 4892L
), item = structure(c(2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Pasta",
"Pizza"), class = "factor"), city = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 1L), .Label = c("Berlin", "Hamburg"), class = "factor"),
date = structure(c(17199, 17201, -643892, 17449, 17459, 17515
), class = "Date")), .Names = c("id", "item", "city", "date"
), row.names = c(NA, -6L), class = "data.frame")回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-12-19 23:35:09
Reduce是一个很棒的功能
library(dplyr)
df %>%
group_by(item, city) %>%
mutate(dayDifference=abs(Reduce(`-`, as.numeric(range(date)))))
# A tibble: 6 x 5
# Groups: item, city [4]
id item city date dayDifference
<int> <fctr> <fctr> <date> <dbl>
1 4848 Pizza Berlin 2017-02-02 2
2 4887 Pizza Berlin 2017-02-04 2
3 4899 Pizza Hamburg 0207-02-01 0
4 4811 Pasta Hamburg 2017-10-10 10
5 4834 Pasta Hamburg 2017-10-20 10
6 4892 Pasta Berlin 2017-12-15 0Stack Overflow用户
发布于 2017-12-19 23:26:15
我会用data.table来做
library(data.table)
setDT(df)
df[, min_date := min(date), by = c("item", "city")]
df[, max_date := max(date), by = c("item", "city")]
df[, dayDifference := difftime(max_date, min_date, units = "days")]
df[, c("min_date", "max_date") := NULL]它将为您提供所需的输出：
id item city date dayDifference
1: 4848 Pizza Berlin 2017-02-02 2 days
2: 4887 Pizza Berlin 2017-02-04 2 days
3: 4899 Pizza Hamburg 0207-02-01 0 days
4: 4811 Pasta Hamburg 2017-10-10 10 days
5: 4834 Pasta Hamburg 2017-10-20 10 days
6: 4892 Pasta Berlin 2017-12-15 0 days您还可以使用df[, dayDifference := max_date - min_date]而不是df[, dayDifference := difftime(max_date, min_date, units = "days")]。
Stack Overflow用户
发布于 2017-12-19 23:17:30
不漂亮但是..。
i<-unique(lapply(1:nrow(df),function(x) which(paste(df[,2],df[,3]) %in% paste(df[x,2],df[x,3]))))
for(j in 1:length(i)) df[i[[j]],"days"]<-abs(difftime(df[i[[j]],][1,"date"],df[i[[j]],][2,"date"]))
> df
id item city date days
1 4848 Pizza Berlin 2017-02-02 2
2 4887 Pizza Berlin 2017-02-04 2
3 4899 Pizza Hamburg 0207-02-01 NA
4 4811 Pasta Hamburg 2017-10-10 10
5 4834 Pasta Hamburg 2017-10-20 10
6 4892 Pasta Berlin 2017-12-15 NA页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47896228
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