R创建具有指定开始日期的周数

如何解决R创建具有指定开始日期的周数

这看起来应该很简单，但我找不到办法做到这一点。

我有一个从每年 8 月 1 日开始的销售周期，需要按周数汇总销售额。我需要创建一个“周数”字段，其中第 1 周从我指定的日期开始。到目前为止，我已经查看了 lubridate、baseR 和 strftime，但我找不到将“开始”日期从 01/01/YYYY 更改为其他日期的方法。

解决方案需要让我指定开始日期并将周数迭代为从开始日期起 7 天。实际开始日期并不总是发生在星期日或星期一。

EG 数据帧

eg_data <- data.frame(
  cycle = c("cycle2019","cycle2019","cycle2018","cycle2017","cycle2016","cycle2016"),dates = as.POSIXct(c("2019-08-01","2019-08-10","2018-07-31","2018-08-16","2017-08-03","2017-08-14","2016-08-05","2016-08-29")),week_n = c("1","2","1","3","4"))

我希望结果看起来像上面那样 - 它会取每个周期的最小日期并将其用作起点，然后根据给定日期与周期开始日期的距离迭代周数。

解决方法

这几乎有效。 （进行日期算术为我们提供以秒为单位的持续时间：使用 lubridate 工具可能有更流畅的转换方式？）

secs_per_week <- 60*60*24*7
(eg_data 
    %>% group_by(cycle) 
    %>% mutate(nw=1+as.numeric(round((dates-min(dates))/secs_per_week)))
)

结果与 2017 年不匹配，因为第一次观察和第二次观察之间存在 11 天的差距......

 cycle     dates               week_n    nw
  <chr>     <dttm>              <chr>  <dbl>
5 cycle2017 2017-08-03 00:00:00 1          1
6 cycle2017 2017-08-14 00:00:00 2          3

,

这与您的示例不太一样，但也许根据您的领域经验进行一些摆弄，您可以对其进行调整：

library(lubridate)
eg_data %>% 
  mutate(aug1 = ymd_h(paste(str_sub(cycle,start = -4),"080100")),week_n2 = ceiling((dates - aug1)/ddays(7)))

编辑：如果您有每个周期开始的特定已知日期，将这些日期加入您的计算数据可能会有所帮助：

library(lubridate)
cycle_starts <- data.frame(
  cycle = c("cycle2019","cycle2018","cycle2017","cycle2016"),start_date = ymd_h(c(2019080100,2018072500,2017080500,2016071300))
)

eg_data %>% 
  left_join(cycle_starts) %>%
  mutate(week_n2 = ceiling((dates - start_date)/ddays(7)))   


#Joining,by = "cycle"
#      cycle      dates week_n start_date week_n2
#1 cycle2019 2019-08-01      1 2019-08-01       1
#2 cycle2019 2019-08-10      2 2019-08-01       2
#3 cycle2018 2018-07-31      1 2018-07-25       1
#4 cycle2018 2018-08-16      3 2018-07-25       4
#5 cycle2017 2017-08-03      1 2017-08-05       0
#6 cycle2017 2017-08-14      2 2017-08-05       2
#7 cycle2016 2016-08-05      1 2016-07-13       4
#8 cycle2016 2016-08-29      4 2016-07-13       7

 

,

如果有人有更好的答案请发帖，但这有效 -

以示例中的数据帧为例，eg_data -

eg_data %>%
  group_by(cycle) %>%
  mutate(
    cycle_start = as.Date(min(dates)),days_diff = as.Date(dates) - cycle_start,week_n = days_diff / 7,week_n_whole = ceiling(days_diff / 7) ) -> eg_data_check

（我第一次回答自己的问题）

,

library("lubridate")
eg_data %>% 
  as_tibble() %>% 
  group_by(cycle) %>% 
  mutate(new_week = week(dates)-31)

,

这是一个使用 lubridate

的简洁解决方案

library(lubridate)

eg_data %>%
  group_by(cycle) %>%
  mutate(new_week = floor(as.period(ymd(dates) - ymd(min(dates))) / weeks()) + 1)

# A tibble: 8 x 4
# Groups:   cycle [4]
  cycle     dates               week_n new_week
  <chr>     <dttm>              <chr>     <dbl>
1 cycle2019 2019-08-01 00:00:00 1             1
2 cycle2019 2019-08-10 00:00:00 2             2
3 cycle2018 2018-07-31 00:00:00 1             1
4 cycle2018 2018-08-16 00:00:00 3             3
5 cycle2017 2017-08-03 00:00:00 1             1
6 cycle2017 2017-08-14 00:00:00 2             2
7 cycle2016 2016-08-05 00:00:00 1             1
8 cycle2016 2016-08-29 00:00:00 4             4