在 R 中计算任期日答案

【问题标题】：Calculating Tenure Day in R在 R 中计算任期日
【发布时间】：2018-10-29 16:23:34
【问题描述】：

所以我前段时间问了一个类似的问题（请参阅Creating a tenure column in Days in R）但我无法获得正确的结果，但现在我已经找到了另一种可能的方式来要求同样的事情，这可能是更容易锻炼。

问题：我希望创建一个专栏来告诉我客户任期的日期。这是一些模拟代码：

    Date<-c("01/01/2018", "12/02/2018", "10/03/2018", "22/03/2018", "29/03/2018", "01/04/2018", "02/04/2018","04/04/2018","07/04/2018","11/04/2018", "15/04/2018", "17/04/2018","19/04/2018","21/04/2018","22/04/2018", "29/04/2018", "01/05/2018","03/05/2018","08/05/2018", "10/05/2018", "12/05/2018")
    ClientID<-c("aaa","bbb","ccc","ddd", "eee", "fff", "ggg","aaa","bbb","ccc","ddd", "eee", "fff", "ggg","aaa","bbb","ccc","ddd", "eee", "fff", "ggg")
    df<-cbind(ClientID, Date)
    df<-as.data.frame(df)
    df$Date<-dmy(df$Date)
    df$yearDay<-df$Date
    df$yearDay<-yday(df$yearDay)

给你这样的东西：

    df

   ClientID       Date      yearDay
   aaa          2018-01-01       1
   bbb          2018-02-12      43
   ccc          2018-03-10      69
   ddd          2018-03-22      81
   eee          2018-03-29      88
   fff          2018-04-01      91
   ggg          2018-04-02      92
   aaa          2018-04-04      94
   bbb          2018-04-07      97
   ccc          2018-04-11     101
   ddd          2018-04-15     105
   eee          2018-04-17     107
   fff          2018-04-19     109
   ggg          2018-04-21     111
   aaa          2018-04-22     112
   bbb          2018-04-29     119
   ccc          2018-05-01     121
   ddd          2018-05-03     123
   eee          2018-05-08     128
   fff          2018-05-10     130
   ggg          2018-05-12     132

现在我想做的（但不知道该怎么做）是在第二个实例中为每个客户 ID 获取 yearDay 数字，并在前一个实例中减去 yearDay。然后取第三个实例中的 yearDay 数字并减去前一个实例中的 yearDay。依此类推（我有超过四百万行数据）。答案应该留给我任期日。看起来像这样：-

    ClientID       Date      yearDay     tenureDay
    aaa          2018-01-01       1          1
    bbb          2018-02-12      43          1
    ccc          2018-03-10      69          1
    ddd          2018-03-22      81          1
    eee          2018-03-29      88          1 
    fff          2018-04-01      91          1
    ggg          2018-04-02      92          1
    aaa          2018-04-04      94          93 
    bbb          2018-04-07      97          54
    ccc          2018-04-11     101          48
    ddd          2018-04-15     105          24
    eee          2018-04-17     107          19
    fff          2018-04-19     109          18
    ggg          2018-04-21     111          19

知道我将如何实现这一目标吗？

提前谢谢你！！！

【问题讨论】：

标签： r date days

【解决方案1】：

您可以为此使用dplyr 包中的mutate()、arrange()、lag() 和group_by() 的组合。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(ClientID) %>%
  arrange(yearDay) %>%
  mutate(tenureDay = yearDay - lag(yearDay))

【讨论】：