回顾前一周 R 中没有循环的数据答案

【问题标题】：Look back at previous week for data in R without loops回顾前一周 R 中没有循环的数据
【发布时间】：2022-07-27 00:45:33
【问题描述】：

我在 R 中有以下格式的数据，我需要创建一个涉及回顾前一周的列

Person	Duration	Date	Type
C	10	29/1/22	T
B	14	1/2/22	T
B	12	1/2/22	T
C	34	1/2/22	T
B	45	8/2/22	M
C	11	8/2/22	M

我正在寻找一种避免循环的方法，因为我发现它们在 R 中需要很长时间

基本上我想遍历整个数据表，如果类型是 M，请回顾 M 日期之前的前一周。然后，如果有任何涉及该人的内容添加持续时间。在此示例中，它将创建以下列

Person	Duration	Date	Type	Total Dur
C	10	29/1/22	T	N/A
B	14	1/2/22	T	N/A
B	12	1/2/22	T	N/A
C	34	1/2/22	T	N/A
B	45	8/2/22	M	26 (adding rows 2 and 3 together)
C	11	8/2/22	M	34 (only row 4 as row 1 is not week before)

我在这里的第一篇文章希望一切都有意义

【问题讨论】：

我会做类似library(dplyr); library(slider); df %>% group_by(Person) %>% mutate(Total_Dur = slide_index_dbl(Duration, Date, sum, .before = 7) 的事情。如果您将日期转换为日期格式（在 R 中为 iso8601 并显示为 2022-01-29），则对日期进行数学运算会更容易。

标签： r loops date

【解决方案1】：

不确定给定整个数据集的解决方案有多通用，但下面计算字段的窗口定义应该能够处理一些潜在的复杂性

library(magrittr)
library(dplyr)
library(lubridate)

person <- c("c", "b", "b", "c", "b", "c")
duration <- c(10, 14, 12, 34, 45, 11)
date <- c("29/1/22", "1/2/22", "1/2/22", "1/2/22", "8/2/22", "8/2/22")
type <- c("T","T","T","T","M","M")

df <- 
  data.frame(person,
           duration,
           date,
           type) %>% 
  mutate(date = dmy(date))

df %>%
  group_by(person) %>%
  mutate(
    MinDate = date[type=="M"] - days(7),
    TotalDur = if_else(type == "M", sum(duration[date >= MinDate & type != "M"]), NA_real_))

【讨论】：