Ежемесячный тренд времени от датафрейма дат - PullRequest
Новая
       33

Ежемесячный тренд времени от датафрейма дат

0 голосов
/ 22 ноября 2018

У меня есть набор данных, который выглядит следующим образом: 

  group id      date1      date2      date3      date4
1     1  1 1991-10-14 1992-05-20 1992-12-09 1993-06-30
2     1  2       <NA> 1992-05-21 1992-12-10 1993-06-29
3     1  3       <NA>       <NA> 1992-12-08 1993-06-29
4     1  4 1991-10-14 1992-05-19       <NA>       <NA>
5     1  5 1991-10-15 1992-05-21       <NA> 1993-06-30
6     1  6 1991-10-15       <NA>       <NA> 1993-06-30

Здесь данные представлены в формате R: 

structure(list(group = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), 
               id = 1:6, 
               date1 = structure(c(7956, NA, NA, 7956, 7957, 7957), class = "Date"), 
               date2 = structure(c(8175, 8176, NA, 8174, 8176, NA), class = "Date"), 
               date3 = structure(c(8378, 8379, 8377, NA, NA, NA), class = "Date"), 
               date4 = structure(c(8581, 8580, 8580, NA, 8581, 8581), class = "Date")), 
          .Names = c("group", "id", "date1", "date2", "date3", "date4"),
          row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

То есть у нас есть переменная группировки, несколько человек ичетыре возможных даты интереса.

Теперь я хочу построить из этого линейную месячную временную динамику для каждого человека.Другими словами, я пытаюсь построить тренд со значением 1 в первую не NA дату.После этого тренд для оставшихся не NA периодов - это месяцы, прошедшие с первой не NA даты.

Моя цель - эта структура (отдельный 1, группа 1): 

  group id period trend
1     1  1      1     1
2     1  1      2     8
3     1  1      3    15
4     1  1      4    21

То есть расплавленный фрейм данных с месяцами, прошедшими с t = 1 .

Я поиграл с идеями из этой темы: Количество месяцев между двумя датами .Тем не менее, я не могу найти решение, которое не включает в себя for -цикличность и и мучительное количество if -статий.

Любая помощь приветствуется!

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 23 ноября 2018

data.table подход

Я оставляю округление и / или добавляю +1 к тебе ... это всегда сложно с месяцами.Я лично стараюсь избегать этого и рассчитываю дни или недели (или почти все, НО месяцы) ... 

library( data.table)
dt <- melt ( as.data.table( df ), id.vars = c("group", "id"), variable.name = "date_id", value.name = "date" )
setkey(dt, id, group, date_id)
dt[, diff := lubridate::interval(  date[which.min( date ) ], date ) / months(1) , by = c("group", "id")]

head(dt)
#    group id date_id       date      diff
# 1:     1  1   date1 1991-10-14  0.000000
# 2:     1  1   date2 1992-05-20  7.193548
# 3:     1  1   date3 1992-12-09 13.833333
# 4:     1  1   date4 1993-06-30 20.533333
# 5:     1  2   date1       <NA>        NA
# 6:     1  2   date2 1992-05-21  0.000000
0 голосов
/ 22 ноября 2018

Вот одно из возможных решений с использованием dplyr и tidyr: 

library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)

df %>%
  gather(period, date, -group, -id) %>%
  arrange(group, id, period) %>%
  mutate(date = as.Date(date)) %>%
  group_by(group, id) %>%
  filter(!all(is.na(date))) %>% 
  mutate(
    trend = as.integer(
      floor(difftime(date, date[which.max(!is.na(date))], units = 'days') / 30)
      ) + 1,
    period = str_replace(period, 'date', '')
    ) %>%
  select(-date)

Вывод выглядит следующим образом: 

# A tibble: 24 x 4
# Groups:   group, id [6]
   group    id period trend
   <int> <int>  <chr> <dbl>
 1     1     1      1     1
 2     1     1      2     8
 3     1     1      3    15
 4     1     1      4    21
 5     1     2      1    NA
 6     1     2      2     1
 7     1     2      3     7
 8     1     2      4    14
 9     1     3      1    NA
10     1     3      2    NA
# ... with 14 more rows

ПРИМЕЧАНИЕ. Отредактировано для добавления фильтра для фильтрации.случаи, когда ВСЕ даты равны NA для данной группы / идентификатора.В противном случае which,max не удастся.

...