如何使用 R 中的开始日期和结束日期创建每周总计

Question

我有一个包含工人 3 年数据的数据框：变量 d_start 和 d_end 分别表示工人开始工作和完成的日期。

我需要从第 1 年开始获取每周的活跃员工数量。工人可以在第 1 年之前加入项目。

我首先创建一个向量 V = (1:52)，其中包含一年中的周数，并为每一行构建一个具有相应周的向量，使用

seq("d_start", "d_end", by= "week")

然后与向量V比较并在相应的周求和，但是没有用。

这就是我所拥有的（真实数据）

d_start     d_end
2015/01/17  2018/03/22
2016/03/01  2016/10/02 
2017/01/17  2018/03/19
2017/01/17  2018/03/25
2016/02/01  2016/04/30
.           .
.           .
.           .

这就是我需要的，（这是一个例子）

year  week   count
2016  1       20
2016  2       28
.     .       . 
.     .       . 
.     .       . 
2016  52      25
2017  1       22
2017  3       14
2017  4        8
.     .       . 
.     .       . 
.     .       . 
2017 52       14
2018  1       25

有什么想法吗？谢谢！

Answer 1

df 只是您的数据框。 mutate 使用 lubridate 中的 year 和 week 函数来提取年和周。然后剩下的就很简单了。

library(lubridate)
library(dplyr)
df = df %>% mutate(year = year(d_start), week = week(d_start)) %>% 
  group_by(year, week) %>% summarise(count = n())

编辑：被误解的问题。这是一个（混乱的）解决方案。

df = data.frame(d_start = as.Date(c('2015/01/17','2016/03/01','2017/01/17','2017/01/17','2016/02/01')),
                d_end = as.Date(c('2018/03/22','2016/10/02','2018/03/19','2018/03/25','2016/04/30')))
df2 = data.frame(Date = seq(min(df$d_start), max(df$d_end), by = 'week')) %>% 
  mutate(year = year(Date), week = week(Date), count = 0) %>% select(-Date)
for (i in 1:dim(df)[1]) {
  x = df[i,]
  interval = seq(x$d_start, x$d_end, by = 'week')
  interval = paste(year(interval), week(interval), sep = '-')
  df2[paste(df2$year, df2$week, sep = '-') %in% interval,]$count = df2[paste(df2$year, df2$week, sep = '-') %in% interval,]$count + 1
}

首先我用年和周初始化结果数据框df2，并将计数设置为0。然后循环df，计算工作人员i 处于活动状态的年份和周数，并增加@987654331 @ 表示匹配的年份和周数。