间隔外日期的分组选择性总和答案

【问题标题】：Group-wise selective sum of dates outside intervals间隔外日期的分组选择性总和
【发布时间】：2020-06-18 09:57:22
【问题描述】：

此问题是here 提出的问题的变体。

我有以下类型的数据：

library(tidyverse)
library(lubridate)

data <- tibble(a = c(1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3),
               b = c('x', 'y', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z'),
               c = c('ps', 'ps', 'qs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs'),
               d = c(100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100),
               strt = ymd(c('2019-03-20', '2020-01-01', '2018-01-02', '2020-05-01', '2016-01-01', '2020-03-01', '2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-01', '2019-10-01')),
               fnsh = ymd(c('3019-03-20', '3020-01-01', '3018-01-02', '2020-06-01', '2016-05-01', '2020-04-01', '2020-06-10', '2020-06-10', '2020-06-10', '2020-06-18', '2019-11-01')))

我正在根据变量 a、b 和 c（即data %>% group_by(a, b, c))）进行分组操作。对于每个组，真正开始日期在去年内的行是有意义的。如果 strt 是真实的不大于 strt 并且小于或等于组中任何其他行的 fnsh。因此，即使组中存在具有相同值的另一个 strt，strt 也可以是真实的。

挑战是对每个组中的真实 strts 进行选择性总和。在计算这个总和时，一个组内的一组相同的真正 strts 应该算作一个。

以下标识了真正的开始日期，但没有提供总和：

library(tidyverse)

data %>%
  group_by(a, b, c) %>%
  mutate(begin = +(map_lgl(strt, ~ sum(strt < .x & .x <= fnsh) == 0) &
                   strt > today(tzone = 'CET') - years(1) &
                   strt <= today(tzone = 'CET')))

以上返回：

       a b     c         d strt       fnsh       begin
   <dbl> <chr> <chr> <dbl> <date>     <date>     <int>
 1     1 x     ps      100 2019-03-20 3019-03-20     0
 2     1 y     ps      200 2020-01-01 3020-01-01     1
 3     2 z     qs      300 2018-01-02 3018-01-02     0
 4     3 z     rs      400 2020-05-01 2020-06-01     0
 5     3 z     rs      500 2016-01-01 2016-05-01     0
 6     3 z     rs      600 2020-03-01 2020-04-01     0
 7     3 z     rs      700 2020-01-01 2020-06-10     1
 8     3 z     rs      800 2020-01-01 2020-06-10     1
 9     3 z     rs      900 2020-01-02 2020-06-10     0
10     3 z     rs     1000 2020-01-01 2020-06-18     1
11     3 z     rs     1100 2019-10-01 2019-11-01     1

需要的是这样的：

       a b     c         d strt       fnsh       groupBeginSum
   <dbl> <chr> <chr> <dbl> <date>     <date>             <int>
 1     1 x     ps      100 2019-03-20 3019-03-20             0
 2     1 y     ps      200 2020-01-01 3020-01-01             1
 3     2 z     qs      300 2018-01-02 3018-01-02             0
 4     3 z     rs      400 2020-05-01 2020-06-01             2
 5     3 z     rs      500 2016-01-01 2016-05-01             2
 6     3 z     rs      600 2020-03-01 2020-04-01             2
 7     3 z     rs      700 2020-01-01 2020-06-10             2
 8     3 z     rs      800 2020-01-01 2020-06-10             2
 9     3 z     rs      900 2020-01-02 2020-06-10             2
10     3 z     rs     1000 2020-01-01 2020-06-18             2
11     3 z     rs     1100 2019-10-01 2019-11-01             2

如何为每组计算一个总和，将一组相同的真实strts算作一个？

【问题讨论】：

@r2evans 或许可以毫不费力地回答这个问题……
@Hong Ooi 的情况可能也是如此......

标签： r dplyr purrr lubridate

【解决方案1】：

任务是计算唯一真实日期的数量。我们可以在strt的过滤向量上使用n_distinct：n_distinct(strt[genuine])

请注意，我放弃了 genuine 列的类型转换（在您的数据中称为 begin），因为之后我必须重新转换为逻辑。

希望这会有所帮助：

library(tidyverse)
library(lubridate)

df %>%
  group_by(a, b, c) %>%
  mutate(genuine = map_lgl(strt, ~ sum(strt < .x & .x <= fnsh) == 0) &
                     strt > today(tzone = 'CET') - years(1) &
                     strt <= today(tzone = 'CET'),
         groupBeginSum = n_distinct(strt[genuine]))
#> # A tibble: 11 x 8
#> # Groups:   a, b, c [4]
#>        a b     c         d strt       fnsh       genuine groupBeginSum
#>    <dbl> <chr> <chr> <dbl> <date>     <date>     <lgl>         <int>
#>  1     1 x     ps      100 2019-03-20 3019-03-20 FALSE             0
#>  2     1 y     ps      200 2020-01-01 3020-01-01 TRUE              1
#>  3     2 z     qs      300 2018-01-02 3018-01-02 FALSE             0
#>  4     3 z     rs      400 2020-05-01 2020-06-01 FALSE             2
#>  5     3 z     rs      500 2016-01-01 2016-05-01 FALSE             2
#>  6     3 z     rs      600 2020-03-01 2020-04-01 FALSE             2
#>  7     3 z     rs      700 2020-01-01 2020-06-10 TRUE              2
#>  8     3 z     rs      800 2020-01-01 2020-06-10 TRUE              2
#>  9     3 z     rs      900 2020-01-02 2020-06-10 FALSE             2
#> 10     3 z     rs     1000 2020-01-01 2020-06-18 TRUE              2
#> 11     3 z     rs     1100 2019-10-01 2019-11-01 TRUE              2

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 6 月 18 日创建}

数据：

df <- tibble(a = c(1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3),
             b = c('x', 'y', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z', 'z'),
             c = c('ps', 'ps', 'qs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs', 'rs'),
             d = c(100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100),
             strt = ymd(c('2019-03-20', '2020-01-01', '2018-01-02', '2020-05-01', '2016-01-01', '2020-03-01', '2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-01', '2019-10-01')),
             fnsh = ymd(c('3019-03-20', '3020-01-01', '3018-01-02', '2020-06-01', '2016-05-01', '2020-04-01', '2020-06-10', '2020-06-10', '2020-06-10', '2020-06-18', '2019-11-01')))

【讨论】：