另一列中特定值的两个值之间的差异答案

【问题标题】：Difference between two values for a specific value in another coloumn另一列中特定值的两个值之间的差异
【发布时间】：2018-02-19 09:44:31
【问题描述】：

我有一个表格，其中包含人员的个人资料 ID 和日期：他们最后一次访问在线个人资料的时间。

   Profile      Date      
     1108      2015-01-19        
     1108      2014-06-27     
     1108      2016-09-13
     1284      2015-03-04       
     1284      2015-06-21
     1641      2016-07-14

我想创建两个新变量：

显示“自他们第一次访问以来的天数”。所以基本上，当前日期减去访问的第一个日期（最早日期）。如果数据是配置文件的第一次访问，则天数应为 0。例如配置文件 ID 1108 的最早访问时间是 2014-06-27，因此新变量将为 0。第二次访问是在2015-01-19。因此，新变量将是 2015-01-19 和首次访问之间的天数。同样，对于第三次访问，新变量将具有第三次访问和第一次访问之间的天数
访问次数，即是第一次访问还是第二次访问。最早的日期将是第一次访问，下一个日期是第二个，依此类推。

结果表应如下所示：

   Profile      Date             Days           Vist_Count
     1108      2015-01-19        206                2
     1108      2014-06-27         0                 1
     1108      2016-09-13        809                3
     1284      2015-03-04         0                 1
     1284      2015-06-21        109                2
     1641      2016-07-14         0                 1

我希望我对这个问题很清楚。非常感谢！瓦西克

【问题讨论】：

标签： r date dataframe

【解决方案1】：

我们按'Profile'分组，得到'Date'与'Date'的min的差异来创建'Days'列，而'Visit_Count'是通过取'Date'的rank来创建的

library(data.table)
setDT(df1)[, `:=`(Days = Date - min(Date), Visit_Count = rank(Date)), Profile]
df1
#   Profile       Date     Days Visit_Count
#1:    1108 2015-01-19 206 days           2
#2:    1108 2014-06-27   0 days           1
#3:    1108 2016-09-13 809 days           3
#4:    1284 2015-03-04   0 days           1
#5:    1284 2015-06-21 109 days           2
#6:    1641 2016-07-14   0 days           1

或使用tidyverse

library(dplyr)
df1 %>%
    group_by(Profile) %>%
    mutate(Days = Date - min(Date), Visit_Count = rank(Date))

数据

df1 <- structure(list(Profile = c(1108L, 1108L, 1108L, 1284L, 1284L, 
1641L), Date = structure(c(16454, 16248, 17057, 16498, 16607, 
16996), class = "Date")), .Names = c("Profile", "Date"), row.names = c(NA, 
-6L), class = "data.frame")

【讨论】：