我正在尝试在我的每日观察数据集中创建一个“周”变量，每当新的星期一发生时，它就会以一个新值（1、2、3 等）开头。我的数据集从 2020 年 4 月 6 日开始观察，数据以“YYYY-MM-DD”as.date() 格式存储。在此示例中，4 月 6 日至 4 月 12 日之间的观察结果为“1”，4 月 13 日至 4 月 19 日之间的观察结果为“2”，等等。
我知道 lubridate 中的 week() 包，但不幸的是，这对我的目的不起作用，因为一年中不完全是 54 周，因此“第 54 周”只有几天。换句话说，我希望将 2020 年 12 月 28 日至 2021 年 1 月 3 日这几天归类为同一周。
有没有人能很好地解决这个问题？我很感激人们可能有任何见解。
【问题讨论】：
这样也可以
df <- data.frame(date = as.Date("2020-04-06")+ 0:365)
library(dplyr)
library(lubridate)
df %>% group_by(d= year(date), week = (isoweek(date))) %>%
mutate(week = cur_group_id()) %>% ungroup() %>% select(-d)
# A tibble: 366 x 2
date week
<date> <int>
1 2020-04-06 1
2 2020-04-07 1
3 2020-04-08 1
4 2020-04-09 1
5 2020-04-10 1
6 2020-04-11 1
7 2020-04-12 1
8 2020-04-13 2
9 2020-04-14 2
10 2020-04-15 2
# ... with 356 more rows
【讨论】：
减去最小日期的日期，将差除以 7 并使用floor 得到每 7 天 1 个数字。
x <- as.Date(c('2020-04-06','2020-04-07','2020-04-13','2020-12-28','2021-01-03'))
as.integer(floor((x - min(x))/7) + 1)
#[1] 1 1 2 39 39
【讨论】：
也许lubridate::isoweek() 和lubridate::isoyear() 是你想要的？
一些数据：
df1 <- data.frame(date = seq.Date(as.Date("2020-04-06"),
as.Date("2021-01-04"),
by = "1 day"))
示例代码：
library(dplyr)
library(lubridate)
df1 <- df1 %>%
mutate(week = isoweek(date),
year = isoyear(date)) %>%
group_by(year) %>%
mutate(week2 = 1 + (week - min(week))) %>%
ungroup()
head(df1, 8)
# A tibble: 8 x 4
date week year week2
<date> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2020-04-06 15 2020 1
2 2020-04-07 15 2020 1
3 2020-04-08 15 2020 1
4 2020-04-09 15 2020 1
5 2020-04-10 15 2020 1
6 2020-04-11 15 2020 1
7 2020-04-12 15 2020 1
8 2020-04-13 16 2020 2
tail(df1, 8)
# A tibble: 8 x 4
date week year week2
<date> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2020-12-28 53 2020 39
2 2020-12-29 53 2020 39
3 2020-12-30 53 2020 39
4 2020-12-31 53 2020 39
5 2021-01-01 53 2020 39
6 2021-01-02 53 2020 39
7 2021-01-03 53 2020 39
8 2021-01-04 1 2021 1
【讨论】：