在 R 中是不是有一种方法可以为年份添加一列以了解这一年的转变？

Posted 2023-02-14

【中文标题】在 R 中是不是有一种方法可以为年份添加一列以了解这一年的转变？

【英文标题】：Is there a way in R to add a column for year that understands that there has been a turn of the year?在 R 中是否有一种方法可以为年份添加一列以了解这一年的转变？

【发布时间】：2022-01-07 09:57:21

【问题描述】：

我在 R 中有一张如下表所示的表格。在 2017 年 11 月，我预测了 12 月目标第 50-53 周和 1 月第 1-4 周的值。我希望添加另一个名为 target_year 的列，其中包含预测值的年份，如第一个表下方的表中所示。 R中有没有办法在列中添加正确的年份？

在实际数据集中，我提前 30 周进行预测，从 forecast_years = 2015-2020 和 forecast_months = 1:12。

我有：

target_week	forecast_month	forecast_year	weekly_level
1	11	2017	0.011
2	11	2017	0.009
3	11	2017	0.011
4	11	2017	0.010
50	11	2017	0.005
51	11	2017	0.005
52	11	2017	0.007
53	11	2017	0.006

我希望拥有：

target_week	target_year	forecast_month	forecast_year	weekly_level
1	2018	11	2017	0.011
2	2018	11	2017	0.009
3	2018	11	2017	0.011
4	2018	11	2017	0.010
50	2017	11	2017	0.005
51	2017	11	2017	0.005
52	2017	11	2017	0.007
53	2017	11	2017	0.006

【参考方案1】：

创建添加列的逻辑条件

library(dplyr)
df1 <- df1 %>%
    mutate(target_year = case_when(target_week < 50 ~ 
       as.integer(forecast_year + 1), TRUE ~ forecast_year), .before = 2)

-输出

df1
  target_week target_year forecast_month forecast_year weekly_level
1           1        2018             11          2017        0.011
2           2        2018             11          2017        0.009
3           3        2018             11          2017        0.011
4           4        2018             11          2017        0.010
5          50        2017             11          2017        0.005
6          51        2017             11          2017        0.005
7          52        2017             11          2017        0.007
8          53        2017             11          2017        0.006

数据

df1 <- structure(list(target_week = c(1L, 2L, 3L, 4L, 50L, 51L, 52L, 
53L), forecast_month = c(11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L
), forecast_year = c(2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 
2017L, 2017L), weekly_level = c(0.011, 0.009, 0.011, 0.01, 0.005, 
0.005, 0.007, 0.006)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))

【讨论】：

谢谢！但在实际数据集中，我是提前 30 周进行预测，并且从 forecast_years = 2015-2020 和 forecast_months = 1:12 开始。所以我必须有一个适用于更大日期集的代码......

【参考方案2】：

我建议您查看滑块包。它是日期感知的（处理诸如年末和一个月中不一致的日子之类的事情），并且基本上可以启用前向和后向窗口。考虑一下基本情况，例如允许轻松管理滚动总和和平均值。这是一个创建当前和上个月的滚动窗口并对其执行函数的示例。如果您正在查看固定间隔（周），请查看 block 函数。

library(slider)
m2 <- slide_index(t$data, t$month, ~ f(.x), identity, .before = ~.x %m-% months(1))