按特定时间间隔分组每日观测

Question

Context：我有一个调查数据集，每天在6-7天内进行观察，为期大约一年。观察包括党的选择和对政府的信任(利克特-规模)。

问题：N太小，不能每天观察，所以我需要对每个周期的每日观测进行分组。多么?

我尝试了以下几种方法(使用lubridate)，但假设每一阶段的观察都从一周开始。

df <- df %>% 
 group_by(date_week = floor_date(date_variable, "week"))

不幸的是，这是一个混乱的局面，因为它需要从周一到周日的所有观测，并将它们聚在一起(从周一开始)，但是一些调查期“跨越”了几周，例如星期四到星期三，因此R创建了两个观测周期。

我需要解决这个问题，然后可视化(我正在使用ggplot)。因此，新的日期变量需要在日期风格，它将是完美的，如果它可以从每一个时期的中间日可视化。

数据示例

Date           Party     N    Trust-in-gov-average
"2021-10-02"   A         25   1.5
"2021-10-02"   B         10   2.5
"2021-10-02"   C         15   3.8
"2021-10-03"   A         12   1.2
"2021-10-03"   B         53   3.2
"2021-10-03"   C         23   2.8
"2021-10-04"   A         58   1.6
"2021-10-04"   B         33   2.6
"2021-10-04"   C         44   3.0

Answer 1

经过了无数个不眠之夜(在一定程度上多亏了除夕)，我终于找到了解决问题的办法。这一切都是关于结合润滑油和dplyr。

首先将变量转换为日期格式.

df$date_string <- ymd(df$date_string)

然后使用mutate和%withnin%命令提取句点。将名称定义为要定义时间段的日期，例如观察的第一天。

    df <- df %>% 
  mutate(waves = case_when(date_string %within% interval(ymd("2020-09-13"), ymd("2020-09-19")) ~ "2020-09-13",
                           date_string %within% interval(ymd("2020-09-20"), ymd("2020-10-03")) ~ "2020-09-20",
                           date_string %within% interval(ymd("2020-10-11"), ymd("2020-10-17")) ~ "2020-10-11",
                           date_string %within% interval(ymd("2020-10-25"), ymd("2020-10-31")) ~ "2020-10-25"))

最后，再次使用ymd-命令将新变量转换回日期变量。

 df$waves <- ymd(df$waves)