通过 R 中的条件在数据框中添加增量日期答案

【问题标题】：add incrimental dates in a dataframe by the condition in R通过 R 中的条件在数据框中添加增量日期
【发布时间】：2017-02-11 23:36:10
【问题描述】：

干杯，我有一个具有以下结构的数据框。 Week_Start_Date 是一周的开始日期（星期日）。

DF1:
Week_Start_Date     Event              Days
2016-08-14          Independence       4
2016-01-24          Republic           3

我想更改 DF1（将日期增加一天，直到 Days 列）。例如：从 2016 年 8 月 14 日（Week_Start_Date）到 2016 年 8 月 17 日，庆祝独立 4 天。

DF2:
Week_Start_Date     Event             Days
2016-08-14          Independence      1
2016-08-15          Independence      2
2016-08-16          Independence      3
2016-08-14          Independence      4
2016-01-24          Republic          1
2016-01-25          Republic          2
2016-01-26          Republic          3

我正在使用“dplyr”包，但我尝试过，但没有成功：

DF2 <- rbind(DF1, DF1 %>% 
mutate(Week_Start_Date = Week_Start_Date + 1:Days, Event=Event, Days = 1:Days))

谁能指出我正确的方向？

注意：

str(DF1$Week_Start_Date): Date, format: "2016-08-04"

【问题讨论】：

标签： r datetime dataframe dplyr

【解决方案1】：

如果您的Event 列不包含重复值，您可以使用dplyr 和tidyr 包：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
       group_by(Event, Week_Start_Date) %>% 
       complete(Days = sequence(Days)) %>% 
       ungroup() %>% 
       mutate(Week_Start_Date = Week_Start_Date + Days - 1)

# A tibble: 7 x 3
#         Event Week_Start_Date  Days
#         <chr>          <date> <int>
#1 Independence      2016-08-14     1
#2 Independence      2016-08-15     2
#3 Independence      2016-08-16     3
#4 Independence      2016-08-17     4
#5     Republic      2016-01-24     1
#6     Republic      2016-01-25     2
#7     Republic      2016-01-26     3

更一般地，如果Event 列包含重复值，您可以创建一个行号作为组变量，这可以通过tibble::rownames_to_column() 函数完成。

【讨论】：

【解决方案2】：

基础 R 中的解决方案：

# Sample data
DF1 <- cbind.data.frame(
    Week_Start_Date = c(as.Date("2016-08-14"), as.Date("2016-01-24")),
    Event = c("Independence", "Republic"),
    Days = c(4,3),
    stringsAsFactors = FALSE);

# Apply per row, create list and rbind entries
lst <- apply(DF1, 1, function(x) 
    cbind.data.frame(
        Week_Start_Date = as.Date(x["Week_Start_Date"]) + seq(0, as.numeric(x["Days"]) - 1),
        Event = x["Event"],
        Days = seq(1, as.numeric(x["Days"])),
        row.names = NULL));
df <- do.call(rbind, lst);

# Output
print(df);
  Week_Start_Date        Event Days
1      2016-08-14 Independence    1
2      2016-08-15 Independence    2
3      2016-08-16 Independence    3
4      2016-08-17 Independence    4
5      2016-01-24     Republic    1
6      2016-01-25     Republic    2
7      2016-01-26     Republic    3

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个使用 data.table 的选项，在根据 'Days' 中的值扩展行后

library(data.table)
setDT(df1[rep(seq_len(nrow(df1)), df1$Days),])[,
   .(Week_Start_Date = Week_Start_Date + seq(.N)-1, Days = seq_len(.N)) , by = Event]
#          Event Week_Start_Date Days
#1: Independence      2016-08-14    1
#2: Independence      2016-08-15    2
#3: Independence      2016-08-16    3
#4: Independence      2016-08-17    4
#5:     Republic      2016-01-24    1
#6:     Republic      2016-01-25    2
#7:     Republic      2016-01-26    3

【讨论】：