使用padr加厚日期范围，其中起始值与数据帧中的日期之一相同。

Question

我不完全确定这是一个bug，还是我真的做错了什么。但我会在这里提出这个问题，然后从那里出发。

假设我们有一个调用数量的虚拟数据集：

df_calls = data.frame(Call_date= c("2019-02-18",
                                    "2019-02-19",                                               
                                    "2019-02-20",                                               
                                    "2019-02-22",                                              
                                    "2019-02-25",                                              
                                    "2019-02-26",                                              
                                    "2019-03-01",                                              
                                    "2019-03-04"),
                      Calls = c(12,4,2,8,1,3,1,8))

我现在想加厚这个数据集，看看每周有多少个呼叫，从"2019-02-18"启动。

因此，我们有：

starting_day= as.Date("2019-02-18")

现在，我希望在从"2019-02-18"开始到第二天"2019-02-24"的一周内，应该会有12+4+2+8 = 26调用。

让我们看看..。

使用padr库，我使用函数thicken

library(padr)

df_calls_weekly = df_calls %>%
                   mutate(Call_date = as.Date(Call_date)) %>% 
                   thicken("week",colname = "Date_Week" ,start_val = starting_day) %>%
                   group_by(Date_Week) %>%  
                   summarise(Num_calls = sum(Calls)) %>%
                   ungroup()

看看df_calls_weekly，我们有以下输出：

    # A tibble: 3 x 2
      Date_Week  Num_calls
      <date>         <dbl>
    1 2019-02-18        14
    2 2019-02-25         5
    3 2019-03-04         8

我们似乎得到了一个不同的答案，即从"2019-02-18"开始的一周内，我们会接到14的电话。不是26岁？

在调查时，我看到在查看thicken如何创建数据帧时，它似乎删除了Call_date == "2019-02-18"所在的行。您可以在这里清楚地看到：

df_calls_weekly = df_calls %>%
  mutate(Call_date = as.Date(Call_date)) %>% 
  thicken("week",colname = "Date_Week" ,start_val = starting_day) %>%
  filter(Date_Week ==starting_day )

产出：

   Call_date Calls  Date_Week
1 2019-02-19     4 2019-02-18
2 2019-02-20     2 2019-02-18
3 2019-02-22     8 2019-02-18

无论出于什么原因，它都忽视了Call_date of "2019-02-18"。我认为这与调用日期与在start_val函数中指定的thicken日期相同这一事实有关。

如果有人知道如何使加厚包含与thicken中的起始日期参数相同的日期，我将非常感激。

Answer 1

start_val对thicken的参数是：

默认情况下，

是低于输入日期时间变量最低值的间隔的第一个实例，默认值为所有时间单位。

假定所有其他值都严格大于start_val的函数，但是最低值等于start_val，因此忽略那些最低值。

这里有一个解决办法：

df_calls = data.frame(Call_date= c("2019-02-18",
                                   "2019-02-19",                                               
                                   "2019-02-20",                                               
                                   "2019-02-22",                                              
                                   "2019-02-25",                                              
                                   "2019-02-26",                                              
                                   "2019-03-01",                                              
                                   "2019-03-04"),
                      Calls = c(12,4,2,8,1,3,1,8))

starting_day= as.POSIXct("2019-02-17 23:59:59") # a second before the minimum date
library(tidyverse)
library(padr)

df_calls_weekly = df_calls %>%
  mutate(Call_date = as.Date(Call_date)) %>% 
  thicken("week",colname = "Date_Week", start_val = starting_day) %>% 
  group_by(Date_Week) %>%  
  summarise(Num_calls = sum(Calls)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(Date_Week = Date_Week + 1) # add the missing second back in