试图创建一个函数来计算超过 6 个月而不是一年

Question

我在 r 中创建了一个函数，它通过过滤每年进行一些计算。现在我想从每年中过滤掉 6 个月。例如，2014 将分为两个数据帧 20140101-201406 和 20140701-20141201。

我尝试在过滤器命令中使用逻辑运算符，但它不断给我错误作为意外符号。

func2 <- function(years, data) {
years <- c(2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019)
listofdfs <- list()
efor(i in 1:length(years)) {
#d <- data[data$Year == years[i]]
d <- filter(data, (data$Year==years[i]))
df <- data.frame(d)[, c(4,5)]
names(df) <- unlist(d[1, "headers"])
names(df)[1:2] <- c("Actual", "Estimated")
listofdfs[[i]] <- df
  }
return(listofdfs)
}

预计应该给我每个月有 6 行的数据框，但它给出的是全年

编辑：

这是我累的：

func2 <- function(years, data) { 

  years <- c(20140101, 20140601, 20140701,20141201, 20150101, 20150601, 20150701, 20151201, 20160101,20191201)

  listofdfs <- list() for(i in 1:length(years)) { #d <- data[data$Year == years[i]] 

  d <- filter(data, (years[i]==data$Year || years[i]<data$Year) | data$Year==inc(years)[i] || data$Year<inc(years[i]))

  df <- data.frame(d)[, c(4,5)] 

  names(df) <- unlist(d[1, "headers"]) 
}

This is what the data looks like

Answer 1

如果您想将数据拆分为学期，这里是一个完全没有循环的基本 R 方法。

fun <- function(data){
  d <- as.Date(data[[1]], format = "%Y%m%d")
  m <- as.integer(format(d, "%m"))
  semester <- 2 - (m <= 6)
  year <- format(d, "%Y")
  split(data, list(semester, year))
}

只需将数据集传递给这个函数，它就会输出一个数据框列表，每学期/年一个。

Answer 2

您的代码中有一些错误！

在第 2 行中，“2019”之后缺少一个右括号 )。仅此一项就可以解释您的错误。

但是如果没有样本数据，就很难解决你原来的问题。

编辑 1：

真的很难说你的问题是什么，因为你在帖子和评论中添加的代码有太多的语法错误，无法查明问题。

也许这些语法错误是问题所在，但问题太多了，缺少很多右括号，注释掉的行等。

如果我以您的代码示例为例，这就是消除这些错误的样子，这能解决您的问题吗？

func2 <- function(years, data) { 

  years <- c(20140101, 20140601, 20140701,20141201, 20150101, 20150601, 20150701, 20151201, 20160101,20191201)

  listofdfs <- list() for(i in 1:length(years)) {

  #d <- data[data$Year == years[i]] 

  d <- filter(data, (years[i]==data$Year || years[i]<data$Year) | data$Year==inc(years)[i] || data$Year<inc(years[i]))

  df <- data.frame(d)[, c(4,5)] 

  names(df) <- unlist(d[1, "headers"])
  }
}

编辑 2：

所以这里有一个解决方案：

# Sample data that looks like yours

years <- c(20140101, 20140601, 20140701,20141201, 20150101, 20150601, 20150701, 20151201, 20160101)
test <- c("A", "A","A","B","B","B", "C", "C", "C")

df <- data.frame(years,test)

library(dplyr)

# This code creates a splitting variable, Halfyear
df %>%
  separate(years,into = c("Year","Month","Day"), sep = c(4,6)) %>%
  mutate(Halfyear = paste(Year,case_when(Month <= 6 ~ "First Half",TRUE ~ "Second Half"))) %>%
  mutate(Halfyear = as.factor(Halfyear)) %>%
  {.} -> df

# Now we can use split to create the relevant data frames and access them with [i] where i is the index of the half year
  as.data.frame(split(df,f = df$Halfyear)[1]) %>%
  head()

让我知道这是否有效。

Answer 3

考虑 split 或 by 将数据帧按一个或多个因素（特别是 year 并计算出 year_half）子集到数据帧列表中：

df$year_half <- ifelse(as.integer(substring(df$Year, 5, 6)) <= 6, 
                       "first_half", "second_half")

# SIMILAR CALLS:
listofdfs <- split(df, list(df$year, df$year_half))
listofdfs <- by(df, df[,c("year", "year_half")], FUN=identity)