在一個資料框架中，將日期轉換為不同的起始日期的天數

我在嘗試做一個基于起始日期的天數統計時遇到了一些麻煩。我基本上只想通過產品來計算自起始日期以來的天數。

我認為最好用例子來說明這一點。 這就是我的出發點：

df1 <- data.frame(Dates= seq(as. Date("2021/1/1"), as. 日期("2021/1/15")/span>。  "day"),
                  產品 = rep（c(rep("Banana"。  5）。  rep("蘋果"。  5）。  rep("Orange"/span>。  5)))
                  )
        日期 產品
1 2021-01-01 香蕉
2 2021-01-02香蕉
3 2021-01-03香蕉
4 2021-01-04香蕉
5 2021-01-05 香蕉
6 2021-01-06 Apple
7 2021-01-07 Apple
8 2021-01-08 Apple
9 2021-01-09 Apple
10 2021-01-10 Apple
11 2021-01-11 Orange
12 2021-01-12 Orange
13 2021-01-13 Orange
14 2021-01-14 Orange
15 2021-01-15 Orange

我目前對每個產品都有幾個測量值，我需要將其繪制成天數而不是日期，我無法進行轉換。

而這就是我想要的：

desired_df <- data.frame(Dates= seq(as. Date("2021/1/1"), as. 日期("2021/1/15")/span>。  "day"),
                         產品 = rep（c(rep("Banana"。  5）。  rep("蘋果"。  5）。  rep("Orange"/span>。  5))),
                         天 = rep(seq(0。  4), 3)
)
        日期 產品日
1 2021-01-01 Banana 0
2 2021-01-02 Banana 1
3 2021-01-03 Banana  2
4 2021-01-04 Banana 3
5 2021-01-05 Banana 4
6 2021-01-06 Apple 0
7 2021-01-07 Apple 1
8 2021-01-08 Apple 2
9 2021-01-09 Apple 3
10 2021-01-10 Apple 4
11 2021-01-11 Orange 0
12 2021-01-12 Orange  1
13 2021-01-13 Orange  2
14 2021-01-14 Orange  3
15 2021-01-15 Orange 4

到目前為止，我已經嘗試了幾種方法，但沒有一種是有效的。

df2 <- df1 %>%
  mutate(Days =Dates -Dates[1]）


df3 <- df1 %>% 
  group_by(Product) %>%  
  mutate(Days =Dates -Dates[1]）
        日期 產品日


starter_dates <- df1 %>% 
  aggregate(by = list(df1$Product)。  FUN = first）
  組.1日期產品
1 蘋果 2021-01-06蘋果
2 Banana 2021-01-01 Banana
3 Orange 2021-01-11 Orange

df4 <- df1 %>% 
  mutate()
    天 = case_when(產品 == starter_dates$產品~日期- starter_dates$Dates）
  )

但都沒有產生我想要的結果。我怎樣才能計算出從第一次出現到現在的天數呢？

編輯：

這是我從建議的答案中得到的結果：

這是我從建議的答案中得到的結果。

> df1 %> % group_by(Product) %> % mutate(Days = as. numeric(Dates -Dates[1]））
# A tibble: 15 x 3
# 組。  產品[3]
   日期 產品日
   <日期> < chr> <dbl>/span>
 1 2021-01-01 Banana 0
 2 2021-01-02 Banana  1
 3 2021-01-03 Banana  2
 4 2021-01-04 Banana 3
 5 2021-01-05 Banana 4
 6 2021-01-06 Apple 5
 7 2021-01-07 Apple 6
 8 2021-01-08 Apple 7
 9 2021-01-09 Apple 8
10 2021-01-10 Apple 9
11 2021-01-11 Orange 10
12 2021-01-12 Orange 11
13 2021-01-13 Orange 12
14 2021-01-14 Orange 13
15 2021-01-15 Orange 14

確保沒有來自其他軟體包的沖突，下面的內容現在可以使用了。

df1 %>% group_by（Product） %>%
        mutate(Days=lubridate：: 日(日期)-先(lubridate。 :日(日期))）

uj5u.com熱心網友回復：

我們可以從第一個"Date "值中減去每一行的 "Date"：

df1 %>% group_by（Product） %>%
        mutate(Days=lubridate：: 日(日期)-先(lubridate。 :日(日期))）

# A tibble: 15 x 3
# 組。  產品[3]
   日期 產品日
   <日期> < chr> <int>/span>
 1 2021-01-01 Banana 0
 2 2021-01-02 Banana 1
 3 2021-01-03 Banana  2
 4 2021-01-04 Banana 3
 5 2021-01-05 Banana 4
 6 2021-01-06 Apple 0
 7 2021-01-07 Apple 1
 8 2021-01-08 Apple 2
 9 2021-01-09 Apple 3
10 2021-01-10 Apple 4
11 2021-01-11 Orange 0
12 2021-01-12 Orange  1
13 2021-01-13 Orange  2
14 2021-01-14 Orange  3
15 2021-01-15 Orange 4

uj5u.com熱心網友回復：

由于使用tidyverse不是一個要求，這里有一個base R解決方案：

data.frame( df1, Days= as. 向量( sapply( unique(df1$Product)。 
   function(x) df1$Dates$日期[df1$產品=x][1] ) ) )

        日期 產品日
1 2021-01-01 Banana 0
2 2021-01-02 Banana 1
3 2021-01-03 Banana  2
4 2021-01-04 Banana 3
5 2021-01-05 Banana 4
6 2021-01-06 Apple 0
7 2021-01-07 Apple 1
8 2021-01-08 Apple 2
9 2021-01-09 Apple 3
10 2021-01-10 Apple 4
11 2021-01-11 Orange 0
12 2021-01-12 Orange  1
13 2021-01-13 Orange  2
14 2021-01-14 Orange  3
15 2021-01-15 Orange 4

標籤：

上一篇：將異質的日期字符向量轉換成日期格式(R)

下一篇：根據起始日期和結束日期之間的天數更新日期值