根据索引日期之前和之后的条件生成日期答案

【问题标题】：Generate dates based on condition before and after index dates根据索引日期之前和之后的条件生成日期
【发布时间】：2020-11-24 02:24:14
【问题描述】：

我有一个包含 10,000 多个日期的数据框。例如，

indexdt
01-02-2019
08-15-2019

我需要根据以下条件创建两个数据框-

生成日期，以便我得到一周中的同一天，索引日期前后最多 3 周。输出应该是

Table 1

    indexdt dates
    01-02-2019  12-26-2018
    01-02-2019  12-19-2018
    01-02-2019  12-12-2018
    01-02-2019  01-09-2019
    01-02-2019  01-16-2019
    01-02-2019  01-23-2019
    08-15-2019  07-25-2019
    08-15-2019  08-01-2019
    08-15-2019  08-08-2019
    08-15-2019  08-22-2019
    08-15-2019  08-29-2019
    08-15-2019  08-05-2019

一周中的同一天，同一个月。输出应该是

Table 2

    indexdt     date
    01-02-2019  01-09-2019
    01-02-2019  01-16-2019
    01-02-2019  01-23-2019
    01-02-2019  01-30-2019
    08-15-2019  08-01-2019
    08-15-2019  08-08-2019
    08-15-2019  08-22-2019
    08-15-2019  08-29-2019

【问题讨论】：

标签： r dplyr data.table lubridate

【解决方案1】：

我已经回答了这两个问题，但你应该只在一篇文章中问一个问题：

library(dplyr)
library(purrr)
library(lubridate)

#Convert to date
df <- df %>% mutate(indexdt = mdy(indexdt))

生成日期，以便我获得一周中的同一天，索引日期前后最多 3 周

我们使用seq 分别生成前后日期。 [-1] 用于忽略 indexdt 日期，因为我们不希望它出现在最终输出中。

df %>%
  mutate(dates = map(indexdt, ~c(seq(.x, length.out = 4, by = -7)[-1], 
                                 seq(.x, length.out = 4, by = 7)[-1]))) %>%
  unnest(dates)


#   indexdt    dates     
#   <date>     <date>    
# 1 2019-01-02 2018-12-26
# 2 2019-01-02 2018-12-19
# 3 2019-01-02 2018-12-12
# 4 2019-01-02 2019-01-09
# 5 2019-01-02 2019-01-16
# 6 2019-01-02 2019-01-23
# 7 2019-08-15 2019-08-08
# 8 2019-08-15 2019-08-01
# 9 2019-08-15 2019-07-25
#10 2019-08-15 2019-08-22
#11 2019-08-15 2019-08-29
#12 2019-08-15 2019-09-05

一周中的同一天，同一个月。

在这里，我们创建了一个从indexdt 日期到月初 (floor_date) 的序列和另一个从 indexdt 到月底 (ceiling_date - 1) 的序列。

df %>%
  mutate(dates = map(indexdt, ~c(seq(.x, floor_date(.x, 'month'), by = -7)[-1],
                        seq(.x, ceiling_date(.x, 'month') - 1, by = 7)[-1]))) %>%
  unnest(dates)

#  indexdt    dates     
#  <date>     <date>    
#1 2019-01-02 2019-01-09
#2 2019-01-02 2019-01-16
#3 2019-01-02 2019-01-23
#4 2019-01-02 2019-01-30
#5 2019-08-15 2019-08-08
#6 2019-08-15 2019-08-01
#7 2019-08-15 2019-08-22
#8 2019-08-15 2019-08-29

数据

df <- structure(list(indexdt = c("01-02-2019", "08-15-2019")), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

【讨论】：

谢谢罗纳克。我是一个新用户，我不知道我应该在一篇文章中发布一个问题......尽管它是有道理的。感谢您向我指出。
能否在data.table中给出解决方案？谢谢。
如果您需要data.table 的答案，您应该在原帖中提及。您可以为此提出一个新问题。
再次感谢罗纳克。我应该在我的帖子中提到它。我将发布一个新问题。