R：

Question

私の簡略化されたデータは、次のようになり、将来の指定した時間内に特定のイベントの発生回数を計算します。

set.seed(1453); x = sample(0:1, 10, TRUE) 
date = c('2016-01-01', '2016-01-05', '2016-01-07', '2016-01-12', '2016-01-16', '2016-01-20', 
      '2016-01-20', '2016-01-25', '2016-01-26', '2016-01-31') 


df = data.frame(x, date = as.Date(date)) 


df 
x  date 
1 2016-01-01 
0 2016-01-05 
1 2016-01-07 
0 2016-01-12 
0 2016-01-16 
1 2016-01-20 
1 2016-01-20 
0 2016-01-25 
0 2016-01-26 
1 2016-01-31 

私は指定された時間内にx == 1ために発生回数を計算したいのですが、例えば14と30現在の日付からの日数（ただし、現在のエントリを除くことがx == 1であれば、所望の出力は次のようになります。

solution 
x  date x_plus14 x_plus30 
1 2016-01-01  1  3 
0 2016-01-05  1  4 
1 2016-01-07  2  3 
0 2016-01-12  2  3 
0 2016-01-16  2  3 
1 2016-01-20  2  2 
1 2016-01-20  1  1 
0 2016-01-25  1  1 
0 2016-01-26  1  1 
1 2016-01-31  0  0 

理想的には、私はこれはdplyrになりたいが、それはあります。？多くのあなたの助けのおかげでこれを達成するためにどのように任意のアイデア！

Answer 1

：

cs = cumsum(df$x) # cumulative number of occurences 
data.frame(df, 
      plus14 = cs[findInterval(df$date + 14, df$date, left.open = TRUE)] - cs, 
      plus30 = cs[findInterval(df$date + 30, df$date, left.open = TRUE)] - cs) 
# x  date plus14 plus30 
#1 1 2016-01-01  1  3 
#2 0 2016-01-05  1  4 
#3 1 2016-01-07  2  3 
#4 0 2016-01-12  2  3 
#5 0 2016-01-16  2  3 
#6 1 2016-01-20  2  2 
#7 1 2016-01-20  1  1 
#8 0 2016-01-25  1  1 
#9 0 2016-01-26  1  1 
#10 1 2016-01-31  0  0 

Answer 2

は、以前の私は、現在の日付とその番号が一致しませんでした含めていませんでした。

library(data.table) 
setDT(df)[, `:=`(x14 = sum(df$x[between(df$date, date, date + 14, incbounds = FALSE)]), 
       x30 = sum(df$x[between(df$date, date, date + 30, incbounds = FALSE)])), 
       by = date] 

#  x  date x14 x30 
# 1: 1 2016-01-01 1 3 
# 2: 0 2016-01-05 1 4 
# 3: 1 2016-01-07 2 3 
# 4: 0 2016-01-12 2 3 
# 5: 0 2016-01-16 2 3 
# 6: 1 2016-01-20 1 1 
# 7: 1 2016-01-20 1 1 
# 8: 0 2016-01-25 1 1 
# 9: 0 2016-01-26 1 1 
# 10: 1 2016-01-31 0 0 

それとも一般的な解決策はいけません任意の範囲で動作する

vec <- c(14, 30) # Specify desired ranges 
setDT(df)[, paste0("x", vec) := 
      lapply(vec, function(i) sum(df$x[between(df$date, 
                date, 
                date + i, 
                incbounds = FALSE)])), 
      by = date] 

Answer 3

もう1つのこととして、あなたはその日を数えないので、関数の名前（サンプル）でオブジェクトの名前を付けてはいけません。しかし、コード怒鳴るご希望の出力を再現：

set.seed(1453); 
x = sample(0:1, 10, TRUE) 
date = c('2016-01-01', '2016-01-05', '2016-01-07', '2016-01-12', '2016-01-16', '2016-01-20', 
      '2016-01-20', '2016-01-25', '2016-01-26', '2016-01-31') 


sample = data.frame(x = x, date = as.Date(sample$date)) 

getOccurences <- function(one_row, sample_data, date_range){ 
    one_date <- as.Date(one_row[2]) 
    sum(sample$x[sample_data$date > one_date & 
       sample_data$date < one_date + date_range]) 
} 

sample$x_plus14 <- apply(sample,1,getOccurences, sample, 14) 
sample$x_plus30 <- apply(sample,1,getOccurences, sample, 30) 

sample 

    x  date x_plus14 x_plus30 
1 1 2016-01-01  1  3 
2 0 2016-01-05  1  4 
3 1 2016-01-07  2  3 
4 0 2016-01-12  2  3 
5 0 2016-01-16  2  3 
6 1 2016-01-20  1  1 
7 1 2016-01-20  1  1 
8 0 2016-01-25  1  1 
9 0 2016-01-26  1  1 
10 1 2016-01-31  0  0 

Answer 4

は、ここではいくつかのdplyr + purrr助けを借りて、それで私の刺します。あなたが望むものを手に入れることができるはずだと思っていますが、助手のに<=と>=という若干異なるカウントがあります。 hth。

library("tidyverse") 
library("lubridate") 
set.seed(1453) 

x = sample(0:1, 10, TRUE) 
dates = c('2016-01-01', '2016-01-05', '2016-01-07', '2016-01-12', '2016-01-16', '2016-01-20', 
     '2016-01-20', '2016-01-25', '2016-01-26', '2016-01-31') 

df = data_frame(x = x, dates = lubridate::as_date(dates)) 

# helper function to calculate the sum of xs in the next days_in_future 
x_next <- function(d, days_in_future) { 

    df %>% 
    # subset on days of interest 
    filter(dates > d & dates <= d + days(days_in_future)) %>% 
    # sum up xs 
    summarise(sum = sum(x)) %>% 
    # have to unlist them so that the (following) call to mutate works 
    unlist(use.names=F) 
    } 

# mutate your df 
df %>% 
    mutate(xplus14 = map(dates, x_next, 14), 
     xplus30 = map(dates, x_next, 30)) 

Answer 5

簡潔dplyrとpurrrソリューション：findIntervalに基づいて別のアプローチを追加

library(tidyverse) 

sample %>% 
    mutate(x_plus14 = map(date, ~sum(x == 1 & between(date, . + 1, . + 14))), 
     x_plus30 = map(date, ~sum(x == 1 & between(date, . + 1, . + 30)))) 

x  date x_plus14 x_plus30 
1 1 2016-01-01  1  4 
2 0 2016-01-05  1  4 
3 1 2016-01-07  2  3 
4 0 2016-01-12  2  3 
5 0 2016-01-16  2  3 
6 1 2016-01-20  1  1 
7 1 2016-01-20  1  1 
8 0 2016-01-25  1  1 
9 0 2016-01-26  1  1 
10 1 2016-01-31  0  0