Year-Week 在 r 中添加一周答案

【问题标题】：Year-Week add a week in rYear-Week 在 r 中添加一周
【发布时间】：2015-08-18 12:59:53
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列包含日期和时间，并且我使用此公式创建了一个包含年-周的新列，

Path     LogTime
HJH      2015-06-19 01:57:11
GTF      2015-07-31 08:23:34
R        2015-07-21 11:52:31

Path2$Week<-strftime(Path2$LogTime,format="%Y-%W",tz="CET")
Path     LogTime                Week
HJH      2015-06-19 01:57:11    2015-24
GTF      2015-07-31 08:23:34    2015-30
R        2015-07-21 11:52:31    2015-29

我现在想再增加一周，所以不要说

Path     LogTime                Week       NEW Week
HJH      2015-06-19 01:57:11    2015-24    2015-25
GTF      2015-07-31 08:23:34    2015-30    2015-31
R        2015-07-21 11:52:31    2015-29    2015-30

如何在 R 中做到这一点？我在 R 中日期的迷宫中找不到路

【问题讨论】：

@DavidArenburg 是的，你是对的。因此，也许最好转换为“日期”类并进行转换。
@akrun 我认为 OP 只需要首先提供他真实数据集的平静。
@DavidArenburg 我已经用一些数据更新了这个问题。希望这会有所帮助
我会选择Path2$NewWeek <- strftime(Path2$LogTime + 60*60*24*7, format = "%Y-%W", tz = "CET")

标签： r date week-number

【解决方案1】：

Path$New.Week <- strftime(as.Date(Path$LogTime)+7, "%Y-%W", tz="CET")
   Path            LogTime    Week New.Week
1  HJH 2015-06-19 01:57:11 2015-24  2015-25
2  GTF 2015-07-31 08:23:34 2015-30  2015-31
3    R 2015-07-21 11:52:31 2015-29  2015-30

正如@DavidArenburg 在 cmets 中提到的，如果 LogTime 列采用任何正确的日期格式，例如您的示例中的 POSIXct，而不是字符串或因子，则可以使用以下命令保存操作：

Path$NewWeek <- strftime(Path$LogTime + 60*60*24*7, format = "%Y-%W", tz = "CET")

【讨论】：

这是一个不错的语法，但对于相对较大的数据集，转换为 as.Date 可能会很昂贵。我也会添加Path2$NewWeek <- strftime(Path2$LogTime + 60*60*24*7, format = "%Y-%W", tz = "CET") 作为替代方案。
一开始我并没有假设日期格式，但是如果 OP 开始了 Week 列，他们必须已经转换了。
我的意思是Path2$LogTime + 60*60*24*7 可以避免您的as.Date(Path$LogTime) 行，这将是更有效的IMO。我唯一关心的可能是时区，不知道。
为了清楚起见，“日期”是指它被识别为日期，而不是特定的"Date" 类。任何都可以，包括POSIXct。
我得到“as.POSIXlt.numeric(x, tz = tz) 中的错误：必须提供'origin'”

【解决方案2】：

与 R 的情况一样，“有一个包”。我推荐lubridate。这个chapter 涵盖了所有常见的任务。这会将您的任务变成一行而不会丢失信息：

library(lubridate)   
data$New.Week <- data$LogTime + weeks(1)

通过从 LogTime 中删除日期/时间，您会丢失大量信息。并且通过将 LogTime 转换为类型字符，当您想要执行数学运算时，您就是在自找麻烦。

但是，我敢打赌，您正在尝试获取 YYYY-WW，因为您正在尝试执行一些摘要或其他操作。如果是这种情况，您甚至不需要计算 YYYY-WW。只需使用来自dplyr 的group_by（包含在tidyverse 中）。

library(tidyverse)
data %>%
  group_by(year(LogTime),week(LogTime)) %>%
  summarise(count_by_week = n())

【讨论】：