在每周时间序列中创建事件

Question

我想创建一个包含两列的表。第一个代表工作周，在下面的示例中命名为 time_axis。 第二列也是代表一年中特定事件的日期序列，称为bank_holidays。每个日期都有一个值来表示它的存在。 我需要的是创建一个表，其中第一列时间轴保持不变，第二列将是一个和零的向量。在包含 bank_holiday 中的事件的周之外的任何地方都出现零，并且在包含 bank_holiday 中的这些日期的周中出现零。每周以 time_axis 中的日期开始

library(xts)
time_axis <- seq(as.Date("2017-01-21"), length = 10, by = "weeks")
bank_holidays <- as.Date(c("2017-02-01", "2017-02-13", "2017-02-18", "2018-03-18"))
bank_holidays <- as.xts(rep(1,4), order.by = bank_holidays)

期望的结果：

 df <- data.frame ( time_axis =  c("2017-01-20", "2017-01-27", "2017-02-03", "2017-02-10", "2017-02-17", "2017-02-24", "2017-03-03", "2017-03-10", "2017-03-17", "2017-03-24"), bank_holidays = c(0, 1, 0,1,1,0,0,0,1,0))
 df

关于如何制作它的任何想法？ 谢谢。

需要牢记且数据不明显的一点：time_axis 上的星期从星期六开始。因此，2017-01-21 不是第 3 周的结束（如果这周从星期一开始），但已经是第 4 周了。

Answer 1

使用strftime、"%V" 给出您可以匹配的 ISO 8601 周数。

res <- data.frame(time_axis, 
                  bank_holidays =+(strftime(time_axis, "%V") %in%
                                     strftime(index(bank_holidays), "%V")))
res
#     time_axis bank_holidays
# 1  2017-01-20             0
# 2  2017-01-27             0
# 3  2017-02-03             1
# 4  2017-02-10             0
# 5  2017-02-17             1
# 6  2017-02-24             0
# 7  2017-03-03             0
# 8  2017-03-10             0
# 9  2017-03-17             1
# 10 2017-03-24             0

编辑

要使用开始在time_axis 变量中定义的自定义工作周，最简单的方法可能是比较bank_holidays 是否大于或等于该值。然后用colSums 计算TRUEs 给出设置为1 的索引。

res <- data.frame(time_axis, bank_holidays=0)  ## init. column with `0`
res$bank_holidays[colSums(sapply(index(bank_holidays), `>=`, time_axis))] <- 1  ## set matches to 1
res
#     time_axis bank_holidays
# 1  2017-01-21             0
# 2  2017-01-28             1
# 3  2017-02-04             0
# 4  2017-02-11             1
# 5  2017-02-18             1
# 6  2017-02-25             0
# 7  2017-03-04             0
# 8  2017-03-11             0
# 9  2017-03-18             1
# 10 2017-03-25             0

Answer 2

这对我有用，比上一个答案长一点，但你可以看到这里发生了什么

我需要开始日期和结束日期，因此我可以填写其间的其余日期，因此在您的示例中选择 11 周而不是 10 周。而且我还可以匹配银行假期的向量而不是 xts 对象

library(xts)
library(tidyverse)

time_axis <- seq(as.Date("2017-01-20"), length = 11, by = "weeks") 
bank_holidays <- as.Date(c("2017-02-01", "2017-02-13", "2017-02-18", "2018-03-18")) # I'll work with the vector 
#bank_holidays <- as.xts(rep(1,4), order.by = bank_holidays)


df <- tibble() # I'm creating an empty tibble
for(i in 1:(length(time_axis)-1))  { # running a for loop for 10 weeks 
  
  df <- seq(as.Date(time_axis[i]), as.Date(time_axis[i+1]), "days") %>% # filling the dates between the two dates
    enframe(name = NULL) %>% #converting it into a data frame (tibble)
    mutate(week = as.Date(time_axis[i])) %>% # creating a new column indicating which week the given date belong to
    bind_rows(df) # binding the rows to previous dataframe
}

现在我正在使用 df 并检查给定的假期是否与我们生成的日期匹配。如果存在，则为 1，否则将为 0。 然后我是 group_by 基于周列，这是我们上面给定的周，并总结以找到总和

df %>% 
  mutate(bank_holidays_presence = if_else(value %in% bank_holidays, 1, 0)) %>% 
  group_by(week) %>% 
  summarise(sum = bank_holidays_presence %>% sum())

# A tibble: 10 x 2
#  week         sum
#   <date>     <dbl>
# 1 2017-01-20     0
# 2 2017-01-27     1
# 3 2017-02-03     0
# 4 2017-02-10     1
# 5 2017-02-17     1
# 6 2017-02-24     0
# 7 2017-03-03     0
# 8 2017-03-10     0
# 9 2017-03-17     0
#10 2017-03-24     0

这种方法的优点是，即使您在某一周有多个假期，它也会给出计数，而不仅仅是存在或不存在