按 R 中可用总数据的过去 12 个月过滤数据答案

【问题标题】：Filter data by last 12 Months of the total data available in R按 R 中可用总数据的过去 12 个月过滤数据
【发布时间】：2020-10-09 09:09:06
【问题描述】：

R：

我有一个数据集，其中 N 个产品的销售值从某个 yyyy-mm-dd 到某个 yyyy-mm-dd，我只想过滤数据集中每个产品的过去 12 个月的数据。

例如：说，我有从 2016-01-01 到 2020-02-01 的值所以现在我想过滤从 2019-02-01 到 2020-02-01 的过去 12 个月的销售值我不能简单地提及“过滤器（月 >= as.Date("2019-04-01") & Month

【问题讨论】：

标签： r date

【解决方案1】：

你可以使用：

library(dplyr)
library(lubridate)
data %>%
  group_by(Product) %>%
  filter(between(date, max(date) - years(1), max(date)))
  #filter(date >= (max(date) - years(1)) & date <= max(date))

【讨论】：

谢谢罗纳克。对于那些希望这样做几个月的人，您可能会遇到 NA 问题。 1 月 31 日 + 1 个月 = 2 月 28 日还是 3 月 3 日？看看这个link 并使用lubridate 的%m-% 来提供帮助。例如filter(between(date, max(date) $m-$ months(1), max(date)))

【解决方案2】：

您可以测试日期是否大于等于每个产品的最大日期减去 365 天：

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(Products) %>% 
  filter(Date >= max(Date)-365)

# A tibble: 6 x 2
# Groups:   Products [3]
  Products Date      
     <dbl> <date>    
1        1 2002-01-21
2        1 2002-02-10
3        2 2002-02-24
4        2 2002-02-10
5        2 2001-07-01
6        3 2005-03-10

数据

df <- data.frame(
  Products = c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3), 
  Date = as.Date(c("2000-02-01", "2002-01-21", "2002-02-10", 
                   "2000-06-01", "2002-02-24", "2002-02-10",
                   "2001-07-01", "2003-01-02", "2005-03-10",
                   "2002-05-01")))

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您的目标是仅捕获从今天到去年同一天的条目，那么：

函数Sys.Date() 将当前日期作为Date 类型的对象返回。然后，您可以将其转换为 POSIXlc 表格以调整年份以获取开始日期。例如：

end.date <- Sys.Date()
end.date.lt <- asPOSIXlt(end.date)
start.date.lt <- end.date.lt
start.date.lt$year <- start.date.lt$year - 1
start.date <- asPOSIXct(start.date.lt)

现在这确实有一个潜在的失败状态：如果今天是 2 月 29 日。解决这个问题的一种方法是编写一个“today.last.year”函数来进行上述转换，但对闰年给出明确的处理——可能包括将“去年的今天”计为 2 月 28 日或3 月 1 日，具体取决于您想要的行为。

或者，如果您想根据月初日期进行过滤，您可以让您的函数也设置start.date.lt$day = 1，如果您需要以不同方式进行调整，依此类推。

【讨论】：

【解决方案4】：

输入：

   product       date
 1:       a 2017-01-01
 2:       b 2017-04-01
 3:       a 2017-07-01
 4:       b 2017-10-01
 5:       a 2018-01-01
 6:       b 2018-04-01
 7:       a 2018-07-01
 8:       b 2018-10-01
 9:       a 2019-01-01
10:       b 2019-04-01
11:       a 2019-07-01
12:       b 2019-10-01

代码：

library(lubridate)
library(data.table)

DT <- data.table(
  product = rep(c("a", "b"), 6),
  date = seq(as.Date("2017-01-01"), as.Date("2019-12-31"), by = "quarter")
)

yearBefore <- function(x){
  year(x) <- year(x) - 1
  x
}

date_DT <- DT[, .(last_date = last(date)), by = product]
date_DT[, year_before := yearBefore(last_date)]
result <- DT[, date_DT[DT, on = .(product, year_before <= date), nomatch=0]]
result[, last_date := NULL]
setnames(result, "year_before", "date")

输出：

   product       date
1:       a 2018-07-01
2:       b 2018-10-01
3:       a 2019-01-01
4:       b 2019-04-01
5:       a 2019-07-01
6:       b 2019-10-01

这是你要找的吗？

【讨论】：