给定工作日的子集日期，如果缺少工作日，则选择下一个日期

Question

我可以在 SO 上找到很多关于将子集日期处理到某个工作日的信息（例如 Get Dates of a Certain Weekday from a Year in R）。但是，我找不到任何实现我想要的后备逻辑的方法。具体来说，如果给定的一周中不存在给定的工作日，我想获取下一个可用的日期，不包括周六和周日。

例如，从日期向量中，我想选择与星期四对应的所有日期。但是，在没有星期四的几周内，我应该选择下一个工作日的日期。在下面的示例中，这是第二天，星期五。

library(lubridate)

# Create some dates
dates <- seq.Date(as.Date("2017-11-16"), as.Date("2017-11-24"), by = 1)

# Remove Thursday, November 23
dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-23")]

# Get all Thursdays in dates
dates[wday(dates) == 5]
# [1] "2017-11-16"

# Desired Output:
# Because Thursday 2017-11-23 is missing in a week,
# we roll over and select Friday 2017-11-24 instead  
# [1] "2017-11-16" "2017-11-24"

注意 1：对于缺少星期四和星期五的给定一周，我想滚动到星期一。基本上，对于没有找到星期四的星期，在可用日期中获取下一个日期。

注意 2：我希望在没有任何外部依赖项的情况下完成此操作，而不是常见的 R 包，例如 lubridate 等（例如，不依赖于 c++ 库）。

我相信我可以写一些东西来做我想做的事，但是我很难找到创建简短而优雅的东西。

Answer 1

findInterval 的替代方案。

创建一个日期序列 ('tmp')，从 min 'dates' 的一周中的焦点工作日 ('wd') 到 max 'dates'。

选择与重点工作日（'wds'）相对应的日期。

从“日期”（“日期_1_5”）中选择工作日。

使用findInterval 将“wds”滚动到“dates_1_5”中最接近的可用工作日。

f <- function(wd, dates){
  tmp <- seq(as.Date(paste(format(min(dates), "%Y-%W"), wd, sep = "-"),
                     format = "%Y-%W-%u"),
             max(dates), by = 1)

  wds <- tmp[as.integer(format(tmp, "%u")) == wd]

  dates_1_5 <- dates[as.integer(format(dates, "%u")) %in% 1:5]

  dates_1_5[findInterval(wds, dates_1_5, left.open = TRUE) + 1]
}

---

一些例子：

d <- seq.Date(as.Date("2017-11-16"), as.Date("2017-11-24"), by = 1)

dates <- d[d != as.Date("2017-11-23")]
f(wd = 4, dates)
# [1] "2017-11-16" "2017-11-24"

dates <- d[d != as.Date("2017-11-16")]
f(wd = 4, dates)
# [1] "2017-11-17" "2017-11-23"

dates <- d[!(d %in% as.Date(c("2017-11-16", "2017-11-17", "2017-11-21", "2017-11-23")))]
f(wd = 2, dates)
# [1] "2017-11-20" "2017-11-22"

---

使用data.table 滚动连接稍微更紧凑：

library(data.table)

wd <- 2
# using 'dates' from above

d1 <- data.table(dates)
d2 <- data.table(dates = seq(as.Date(paste(format(min(dates), "%Y-%W"), wd, sep = "-"),
                                     format = "%Y-%W-%u"),
                             max(dates), by = 1))

d1[wday(dates) %in% 2:6][d2[wday(dates) == wd + 1],
                         on = "dates", .(x.dates), roll = -Inf]

...或非等连接：

d1[wday(dates) %in% 2:6][d2[wday(dates) == wd + 1],
                         on = .(dates >= dates), .(x.dates), mult = "first"]

如果需要，只需像上面那样包装一个函数。

Answer 2

我打破了您“没有外部依赖项”的条件，但是由于您已经使用 lubridate（这是一个依赖项 ;-)），我将为您提供一个利用 lead 和 lag 的解决方案来自dplyr。你可以自己写这些，看看源代码，如果它真的是一个困难的条件。

我正在做的是通过计算一种运行天数来确定“跳过”在序列中的位置。一旦我们知道跳过在哪里，我们就可以滚动到序列中的下一个数据，不管它是什么。现在，这很可能不是星期五，而是星期六。在这种情况下，你将不得不弄清楚你是否还想要下一个星期五，即使中间有一个星期四。

library(dplyr)

rollover_to_next <- function(dateseq, the_day = 5) {
  day_diffs <- lead(wday(dateseq) - lag(wday(dateseq))) %% 7
  skips <- which(day_diffs > 1) 

  sort(c(dateseq[wday(dateseq) == the_day], dateseq[skips + 1]))
}

dates <- seq.Date(as.Date("2017-11-16"), as.Date("2017-11-24"), by = 1)
dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-23")]

rollover_to_next(dates)

输出：

[1] "2017-11-16" "2017-11-24"

您可能需要考虑 idx + 1 元素不存在的极端情况，但我会留给您处理。

Answer 3

可能不是最优雅的方式，但我认为它应该工作:)

library(lubridate)


dates <- seq.Date(as.Date("2017-11-16"), as.Date("2017-11-30"), by = 1) #your dates
dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-23")] # thursday
dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-24")] # friday
dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-25")] # satureday
dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-26")] # sunday
dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-27")] # monday
dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-28")] # tuesday
#dates <- dates[dates != as.Date("2017-11-29")] # wednesday

dates_shall_be <- seq.Date(min(dates)-wday(min(dates))+1, max(dates), by = 1) # create a shall-be list of days within your date-range
# min(dates)-wday(min(dates))+1 shiftback mindate to get missing thursdays in week one

thuesdays_shall = dates_shall_be[wday(dates_shall_be) == 5] # get all thuesdays that should be in there

for(i in 1:6) # run threw all possible followup days till wednesday next week 
{
  thuesdays_shall[!thuesdays_shall %in% dates] = thuesdays_shall[!thuesdays_shall %in% dates] + 1 # if date is not present in your data add another day to it
}

thuesdays_shall[!thuesdays_shall %in% dates] = NA # if date is still not present in the data after 6 shifts, this thursday + the whole followup days till next thursday are missing and NA is taken
thuesdays_shall