在一定条件下如何在R中获得x天

Question

我有一个包含多个日期和条件的数据集。我想提取以条件place == "A“开头的所有行，以及具有place == "A”开始日期的所有行，以及最多7天之后。例如：

Date        Place       Value1      Value2
2018-10-27  C           20          8 
2018-10-29  A           10          5
2018-10-31  B           15          6
2018-11-4   C           17          9 
2018-11-8   D           18          5  

我想：

Date        Place       Value1      Value2
2018-10-29  A           10          5
2018-10-31  B           15          6
2018-11-4   C           17          9 

如您所见，它必须在7天内提取带有place == A和所有行的第一行。在第一天之后，像"A“这样的地方是没有意义的，比如"B”和"C“。它必须以"A“开头。它跳过了2018-11-8，因为从2018-10-29已经超过7天了。

我试过这样一个问题：R: Extract data based on date, "if date lesser than"，但我不知道如何提取这7天。

Answer 1

我们可以使用match获取相应的Date值，并在7天内选择所有行。

library(dplyr)

df %>%
  mutate(Date = as.Date(Date)) %>%
  filter({tmp <- Date[match('A', Place)] 
          between(Date, tmp, tmp + 7)})

#        Date Place Value Value.1
#1 2018-10-29     A    10       5
#2 2018-10-31     B    15       6
#3 2018-11-04     C    17       9

dplyr允许在全局环境中不创建临时变量而执行操作，上面的解决方案可以在基R中写成如下：

df$Date <- as.Date(df$Date)
date_val <- df$Date[match('A', df$Place)]
subset(df, Date >= date_val & Date <= date_val + 7)

数据

df <- structure(list(Date = structure(c(17831, 17833, 17835, 17839, 
17843), class = "Date"), Place = c("C", "A", "B", "C", "D"), 
    Value = c(20L, 10L, 15L, 17L, 18L), Value.1 = c(8L, 5L, 6L, 
    9L, 5L)), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

Answer 2

Base R中的一个选项是

# Find the difference in days 

tmp1 <- df$Date - df[df$Place == "A", "Date"]

# Time differences in days
# [1] -2  0  2  6 10

# And then just subset your df 

df[df$Place == "A" | (tmp1  <= 7 & tmp1 > 0), ]

#         Date Place Value Value.1
# 2 2018-10-29     A    10       5
# 3 2018-10-31     B    15       6
# 4 2018-11-04     C    17       9

数据

df <- read.table( text = "Date        Place       Value       Value
2018-10-27  C           20          8 
2018-10-29  A           10          5
2018-10-31  B           15          6
2018-11-4   C           17          9 
2018-11-8   D           18          5 ", header = T)

df[, 1] <- as.Date(df[, 1])

Answer 3

即使这样也可以工作，尽管与Ronak的回答非常相似，但不需要创建tmp变量。

#dput
dat <- structure(list(Date = c("2018-10-27", "2018-10-29", "2018-10-31", 
"2018-11-04", "2018-11-08"), Place = c("C", "A", "B", "C", "D"
), Value1 = c(20L, 10L, 15L, 17L, 18L), Value2 = c(8, 5, 6, 9, 
5)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

#code
library(dplyr)
dat %>% mutate(Date = as.Date(Date)) %>%
  filter(between(Date, Date[Place == "A"], Date[Place == "A"] + 7))
        Date Place Value1 Value2
1 2018-10-29     A     10      5
2 2018-10-31     B     15      6
3 2018-11-04     C     17      9