Создать переменную индикатора для всех дней в течение одной недели после события - PullRequest
Новая
       6

Создать переменную индикатора для всех дней в течение одной недели после события

0 голосов
/ 29 августа 2018

У меня есть простая проблема, с которой мне удалось найти только непривлекательные решения.

У меня есть данные временных рядов с днями в качестве единицы анализа. В определенные дни происходит событие. Я хочу создать переменную, которая указывает все даты, следующие за одной неделей события, и другую переменную, указывающую, сколько дней прошло с момента события в течение этой недели. Ниже приведен пример того, чего я хочу достичь. 

         date event week_following_event days_since_event
1  2000-01-01     0                    0               NA
2  2000-01-02     0                    0               NA
3  2000-01-03     1                    0               NA
4  2000-01-04     0                    1                1
5  2000-01-05     0                    1                2
6  2000-01-06     0                    1                3
7  2000-01-07     0                    1                4
8  2000-01-08     0                    1                5
9  2000-01-09     0                    1                6
10 2000-01-10     0                    1                7
11 2000-01-11     0                    0               NA
12 2000-01-12     0                    0               NA
13 2000-01-13     0                    0               NA
14 2000-01-14     0                    0               NA
15 2000-01-15     0                    0               NA

Я почти уверен, что смогу сделать это, написав цикл, но в идеале я ищу более точное решение.

Вот вывод dput () для целей воспроизведения: 

structure(list(date = structure(c(10957, 10958, 10959, 10960, 
10961, 10962, 10963, 10964, 10965, 10966, 10967, 10968, 10969, 
10970, 10971), class = "Date"), event = c(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), week_following_event = c(0, 0, 0, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0), days_since_event = c(NA, NA, 
NA, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, NA, NA, NA, NA, NA)), row.names = c(NA, 
-15L), class = "data.frame")

Любой вклад очень ценится!

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 29 августа 2018

Альтернативный подход с использованием dplyr: 

df = structure(list(date = structure(c(10957, 10958, 10959, 10960, 10961, 10962, 10963, 10964, 10965, 10966, 10967, 10968, 10969, 10970, 10971), class = "Date"), 
                    event = c(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), 
                    week_following_event = c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0), 
                    days_since_event = c(NA, NA, NA, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, NA, NA, NA, NA, NA)), 
               row.names = c(NA, -15L), class = "data.frame")

library(dplyr)

# remove columns (output columns)
df = df %>% select(date, event)

df %>%
  group_by(group = cumsum(event)) %>%                               # group rows based on when event occurs
  mutate(days_since_event = ifelse(group > 0, row_number()-1, NA),  # add days after event only after an event occured
         days_since_event = ifelse(between(days_since_event,1,7), days_since_event, NA),  # keep only up to a week after the event
         week_following_event = ifelse(is.na(days_since_event), 0, 1)) %>%                # add flag for days up to a week after an event
  ungroup() %>%
  select(-group)

Что возвращает: 

# # A tibble: 15 x 4
#   date       event days_since_event week_following_event
#   <date>     <dbl>            <dbl>                <dbl>
# 1 2000-01-01     0               NA                    0
# 2 2000-01-02     0               NA                    0
# 3 2000-01-03     1               NA                    0
# 4 2000-01-04     0                1                    1
# 5 2000-01-05     0                2                    1
# 6 2000-01-06     0                3                    1
# 7 2000-01-07     0                4                    1
# 8 2000-01-08     0                5                    1
# 9 2000-01-09     0                6                    1
#10 2000-01-10     0                7                    1
#11 2000-01-11     0               NA                    0
#12 2000-01-12     0               NA                    0
#13 2000-01-13     0               NA                    0
#14 2000-01-14     0               NA                    0
#15 2000-01-15     0               NA                    0
0 голосов
/ 29 августа 2018

Вот вариант с data.table. Преобразуйте «data.frame» в «data.table» (setDT), получите индекс строки для следующих 7 строк после того, как «event» равен 1 («i1»), используя этот индекс, создайте «week_following_event» как 1 (остальные по умолчанию будут NA), сгруппированные по rleid не-NA элементов в 'week_following_event', создайте 'days_since_event' как последовательность строк 

library(data.table)
i1 <- setDT(df)[, sort(unique(pmin(rep(.I[event == 1], each = 7) + 1:7, .N)))]
df[i1, week_following_event := 1
    ][, days_since_event := seq_len(.N) * week_following_event, 
                rleid(!is.na(week_following_event))
     ]#[is.na(week_following_event), week_following_event := 0][] # if needed
#          date event week_following_event days_since_event
# 1: 2000-01-01     0                   NA               NA
# 2: 2000-01-02     0                   NA               NA
# 3: 2000-01-03     1                   NA               NA
# 4: 2000-01-04     0                    1                1
# 5: 2000-01-05     0                    1                2
# 6: 2000-01-06     0                    1                3
# 7: 2000-01-07     0                    1                4
# 8: 2000-01-08     0                    1                5
# 9: 2000-01-09     0                    1                6
#10: 2000-01-10     0                    1                7
#11: 2000-01-11     0                   NA               NA
#12: 2000-01-12     0                   NA               NA
#13: 2000-01-13     0                   NA               NA
#14: 2000-01-14     0                   NA               NA
#15: 2000-01-15     0                   NA               NA

данные 

df <- structure(list(date = structure(c(10957, 10958, 10959, 10960, 
10961, 10962, 10963, 10964, 10965, 10966, 10967, 10968, 10969, 
10970, 10971), class = "Date"), event = c(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)), row.names = c(NA, -15L), class = "data.frame")
0 голосов
/ 29 августа 2018

Базовый подход R, который также должен работать, когда у вас есть несколько events

#Initialize values 
df$week_following_event <- 0
df$days_since_event <- NA

#Get index when event occurs
event_days <- which(df$event == 1)

#Get all the index which needs to be changed
week_following_index <- c(sapply(event_days, function(x) (x + 1):(x + 7)))

#Change the values
df$week_following_event[week_following_index] <- 1

# 1:7 would be recycled in case of multiple events
df$days_since_event[week_following_index] <- 1:7

df

#         date event week_following_event days_since_event
#1  2000-01-01     0                    0               NA
#2  2000-01-02     0                    0               NA
#3  2000-01-03     1                    0               NA
#4  2000-01-04     0                    1                1
#5  2000-01-05     0                    1                2
#6  2000-01-06     0                    1                3
#7  2000-01-07     0                    1                4
#8  2000-01-08     0                    1                5
#9  2000-01-09     0                    1                6
#10 2000-01-10     0                    1                7
#11 2000-01-11     0                    0               NA
#12 2000-01-12     0                    0               NA
#13 2000-01-13     0                    0               NA
#14 2000-01-14     0                    0               NA
#15 2000-01-15     0                    0               NA
...