R - 将日期值转换为正整数答案

【问题标题】：R - Turn date values into positive integersR - 将日期值转换为正整数
【发布时间】：2018-07-02 21:20:28
【问题描述】：

希望有人能指出我的具体问题的解决方案。

假设我有一个数据框，在 A 列中我有格式日期（YYYY-MM-DD，POSIXct），它们介于某个起点和终点之间（即 2017/01/01 到 2018/01/01）。在 B 列中，我有一个项目列表，在 C 列中，我有 A 中给定日期的项目数量。此外，我想添加一个假设，即尽管 A 列中的日期在已知的开始日期和结束日期之间运行，并且是有序的，它们不一定被相等的时间间隔分开。一个示例可能如下所示：

+------------+-------+----------+
|    Date    | Item  | Quantity |
+------------+-------+----------+
| 2017/01/01 | Beans |        2 |
| 2017/01/01 | Pens  |        4 |
| 2017/01/04 | Beans |        3 |
| 2017/01/04 | Pens  |        5 |
| 2017/02/01 | Tubes |        4 |
| 2017/02/03 | Beans |        9 |
+------------+-------+----------+

我想做的是添加一个列，将 A 列中的每个日期转换为一个正整数，该正整数对应于自给定开始日期以来的天数。比如开始日期是2017/01/01，我想添加以下列

+------------+-------+----------+------+
|    Date    | Item  | Quantity | Days |
+------------+-------+----------+------+
| 2017/01/01 | Beans |        2 |    1 |
| 2017/01/01 | Pens  |        4 |    1 |
| 2017/01/04 | Beans |        3 |    4 |
| 2017/01/04 | Pens  |        5 |    4 |
| 2017/01/08 | Tubes |        4 |    8 |
| 2017/01/09 | Beans |        9 |    9 |
+------------+-------+----------+------+

是否有一个简单的解决方案利用 R 的内部日期/时间处理（特别是月/闰年的天数等...）

这是评论者要求的 dput()

structure(list(date = structure(c(17167, 17167, 17170, 17170, 17174, 
17175), class = "Date"), item = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 1L), 
.Label = c("Beans", "Pens", "Tubes"), class = "factor"), quantity = 
c(2, 4, 3, 5, 4, 9)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

提前感谢您的帮助，希望我的问题可以理解。

【问题讨论】：

标签： r datetime posixct

【解决方案1】：

# Example data (please make it reproducible like this in future questions):

yourdata <- 
  data.frame(Quantity = c(2,4,3,5,4,9),
             Item = c('Beans', 'Pens', 'Beans', 'Pens', 'Tubes', 'Beans'),
             Date = c("2017/01/01", "2017/01/01","2017/01/04", "2017/01/04", '2017/01/01', "2017/01/09")
  )


yourdata$difftime <- sapply(yourdata$Date, difftime, yourdata$Date[1]) + 1

  Quantity  Item       Date difftime
1        2 Beans 2017/01/01        1
2        4  Pens 2017/01/01        1
3        3 Beans 2017/01/04        4
4        5  Pens 2017/01/04        4
5        4 Tubes 2017/01/08        8
6        9 Beans 2017/01/09        9

这也适用于您添加的 dput() 数据：

yourdata <- structure(list(date = structure(c(17167, 17167, 17170, 17170, 17174, 
                                              17175), class = "Date"), item = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 1L), 
                                                                                        .Label = c("Beans", "Pens", "Tubes"), class = "factor"), quantity = 
                             c(2, 4, 3, 5, 4, 9)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

yourdata$difftime <- sapply(yourdata$date, difftime, yourdata$date[1]) + 1

yourdata

        date  item quantity difftime
1 2017-01-01 Beans        2        1
2 2017-01-01  Pens        4        1
3 2017-01-04 Beans        3        4
4 2017-01-04  Pens        5        4
5 2017-01-08 Tubes        4        8
6 2017-01-09 Beans        9        9

【讨论】：

谢谢，非常明确的回答。我已按要求添加了 dput()，但您的解决方案已经到了那里。将根据要求使其在未来可重现。再次感谢。
@SportScientist 乐于助人！您能否单击绿色复选标记将此标记为解决方案？
没有sapply也可以做到这一点difftime(yourdata$Date, yourdata$Date[1], unit = 'day') + 1

【解决方案2】：

只需减去最小值并加 1。无论行顺序如何，这都将起作用。它确实假设您的数据属于 Date 类（如在您的 dput 中）。如果您的数据是POSIXct class，我建议先将其强制为Date class，否则差异将以秒为单位。调用你的数据dd：

dd$days = as.integer(dd$date - min(dd$date)) + 1
dd
#         date  item quantity days
# 1 2017-01-01 Beans        2    1
# 2 2017-01-01  Pens        4    1
# 3 2017-01-04 Beans        3    4
# 4 2017-01-04  Pens        5    4
# 5 2017-01-08 Tubes        4    8
# 6 2017-01-09 Beans        9    9

【讨论】：

感谢您对两个班级之间的澄清。在我使用的实际数据中，我将按照建议强制使用 Date 类。
是的 - 你的问题似乎混淆了“格式”和“类”的概念，并提到了 POSIXct，它是一个日期时间类，但你的 dput 数据属于 Date 类，所以稍微具体一点似乎是值得的。 “格式”只有在它属于character 类并且尚未转换为像Date 或POSIXct 这样的适当类时才真正重要。使用POSIXct 约会并没有任何优势，只有在您也有时间时才需要。
谢谢，这真的很有帮助。我以前没有在 R 中处理过日期/时间，还有很多我不知道，所以你的 cmets 为我澄清了很多，希望其他任何有同样问题的人。

【解决方案3】：

transform(dat,dif=as.numeric(difftime(date,date[1],units = "days")+1))

        date  item quantity dif
1 2017-01-01 Beans        2   1
2 2017-01-01  Pens        4   1
3 2017-01-04 Beans        3   4
4 2017-01-04  Pens        5   4
5 2017-01-08 Tubes        4   8
6 2017-01-09 Beans        9   9

【讨论】：