Создать будущие метки времени для каждой комбинации параметров - PullRequest
0 голосов
/ 17 мая 2018

Мне интересно, как я могу создать будущие метки времени для каждой комбинации параметров (BranchId, Hour, weekdays)

BranchId      Hour   weekdays     ActivityDate     Total   
    1          11      3      2018-02-06T00:00:00   18
    1          11      3      2018-02-13T00:00:00   23
    1          12      3      2018-02-06T00:00:00   15
    1          12      3      2018-02-13T00:00:00   13
    1          13      3      2018-02-06T00:00:00   24
    1          13      3      2018-02-13T00:00:00   22

В настоящее время я могу создавать только метки будущего времени для одной комбинации, так какследуйте:

BranchId    Hour    weekdays    ActivityDate       Total
    1        11        3     2018-02-06T00:00:00Z   18
    1        11        3     2018-02-13T00:00:00Z   23
    1        11        3     2018-02-20T00:00:00Z   
    1        11        3     2018-02-27T00:00:00Z   
    1        11        3     2018-03-06T00:00:00Z   
    1        11        3     2018-03-13T00:00:00Z   

Код:

min.date <- min(data$ActivityDate)
max.date <- max(data$ActivityDate)


unique.time <- seq(from = min.date,  to = max.date, by = "week")

forecast.time <- seq(from = max.date, by = observation.freq, length.out = 4 + 1)[-1]
all.time <- c(unique.time, forecast.time)
all.time <- data.frame(BranchId = data$BranchId[1], Hour = data$Hour[1], weekdays = data$weekdays[1],ActivityDate = all.time)

# Join the combination with original data
data <- join(all.time, data, by = c("BranchId","Hour", "weekdays", "ActivityDate"), type = "left")

Результат, который я получил неправильно, когда я применил к нему этот код, не будет создавать метки времени для каждой комбинации:

BranchId    Hour    weekdays    ActivityDate      Total
   1         11        3    2018-02-06T00:00:00Z    18
   1         11        3    2018-02-13T00:00:00Z    23
   1         12        3    2018-02-20T00:00:00Z    
   1         12        3    2018-02-27T00:00:00Z    
   1         13        3    2018-03-06T00:00:00Z    
   1         13        3    2018-03-13T00:00:00Z    

Нужно ли генерировать несколько функций или чтобы циклы подходили к нему?

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 17 мая 2018

In R с полным

df%>%group_by(BranchId,Hour,weekdays)%>%complete(ActivityDate = seq.Date(min(ActivityDate), min(ActivityDate)+42, by="week"),fill=list(Total=0))
# A tibble: 21 x 5
# Groups:   BranchId, Hour, weekdays [3]
   BranchId  Hour weekdays ActivityDate Total
      <int> <int>    <int>       <date> <dbl>
 1        1    11        3   2018-02-06    18
 2        1    11        3   2018-02-13    23
 3        1    11        3   2018-02-20     0
 4        1    11        3   2018-02-27     0
 5        1    11        3   2018-03-06     0
 6        1    11        3   2018-03-13     0
 7        1    11        3   2018-03-20     0
 8        1    12        3   2018-02-06    15
 9        1    12        3   2018-02-13    13
10        1    12        3   2018-02-20     0
0 голосов
/ 17 мая 2018

Используя R, вы можете использовать следующий код для создания дополнительных дат с недельным интервалом. Используя функцию pad из пакета padr, вы можете определить интервал, с которым добавляются даты в data.frame. Используйте параметр группы, чтобы сообщить функции, какие переменные следует использовать для создания новых временных шкал или заполнения пропущенных дат. Вы можете указать даты начала и окончания, чтобы все между ними было принято, в противном случае это будут даты min и max, доступные в data.frame.

min.date <- min(df$ActivityDate)
max.date <- as.Date("2018-03-13T00:00:00Z")

library(padr)

df <- pad(df, interval = "week" , start_val = min.date, end_val = max.date, group = c("BranchId", "Hour", "weekdays"))

# this step can be skipped if you want to keep NA's instead of 0 
df <- fill_by_value(df, value = 0)
df

   BranchId Hour weekdays ActivityDate Total
1         1   11        3   2018-02-06    18
2         1   11        3   2018-02-13    23
3         1   11        3   2018-02-20     0
4         1   11        3   2018-02-27     0
5         1   11        3   2018-03-06     0
6         1   11        3   2018-03-13     0
7         1   12        3   2018-02-06    15
8         1   12        3   2018-02-13    13
9         1   12        3   2018-02-20     0
10        1   12        3   2018-02-27     0
11        1   12        3   2018-03-06     0
12        1   12        3   2018-03-13     0
13        1   13        3   2018-02-06    24
14        1   13        3   2018-02-13    22
15        1   13        3   2018-02-20     0
16        1   13        3   2018-02-27     0
17        1   13        3   2018-03-06     0
18        1   13        3   2018-03-13     0

данные:

df <- structure(list(BranchId = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), 
                     Hour = c(11L, 11L, 12L, 12L, 13L, 13L), 
                     weekdays = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L),
                     ActivityDate = as.Date(c("2018-02-06T00:00:00", "2018-02-13T00:00:00","2018-02-06T00:00:00", 
                                      "2018-02-13T00:00:00", "2018-02-06T00:00:00", "2018-02-13T00:00:00")), 
                     Total = c(18L, 23L, 15L, 13L, 24L, 22L)), 
                .Names = c("BranchId", "Hour", "weekdays", "ActivityDate", "Total"),
                class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...