Question

我更新了这个问题，因为a）我在第一次尝试时没有明确表达问题，b）我的确切需要也有所改变。

到目前为止，我特别感谢Hemmo提供了很大帮助 - 并且对于没有明确表达我的问题而道歉。他的代码（解决了早期版本的问题）显示在答案部分。

在高层 - 我正在寻找有助于识别和区分不同个体的连续空闲时间块的代码。更具体地说 - 理想情况下代码：

检查活动是否标记为“免费”
检查同一个人所花费的时间是否连续几周（一周前，一周后），也称为“免费”。
将所有标记为“免费”的人的连续几周的整个块放在所需结果列中。请注意，时间段的长度（例如，1个星期，4个星期，8个星期）将会有所不同
最后 - 由于需要进一步分析这些集群的特征，不同的集团应该收到不同的指标。（例如，保罗的游行区块的值为1，5月的区块值为2，而3月份的Kim的区块将具有值3）。

希望在查看示例数据框时（参见所需的最终列）

，这一点会变得更加清晰

任何帮助都非常感谢，以下是测试数据框的代码。

非常感谢，

W

示例（请注意，最后一列应该由代码生成，纯粹包含在插图中）：

         Week Name  Activity Hours Desired_Outcome
1  01/01/2013 Paul      Free    40               1
2  08/01/2013 Paul      Free    10               1
3  08/01/2013 Paul Project A    30               0
4  15/01/2013 Paul Project B    30               0
5  15/01/2013 Paul Project A    10               0
6  22/01/2013 Paul      Free    40               2
7  29/01/2013 Paul Project B    40               0
8  05/02/2013 Paul      Free    40               3
9  12/02/2013 Paul      Free    10               3
10 19/02/2013 Paul      Free    30               3
11 01/01/2013  Kim Project E    40               0
12 08/01/2013  Kim      Free    40               4
13 15/01/2013  Kim      Free    40               4
14 22/01/2013  Kim Project E    40               0
15 29/01/2013  Kim      Free    40               5

数据帧代码：

Name=c(rep("Paul",10),rep("Kim",5))
Week=c("01/01/2013","08/01/2013","08/01/2013","15/01/2013","15/01/2013","22/01/2013","29/01/2013","05/02/2013","12/02/2013","19/02/2013","01/01/2013","08/01/2013","15/01/2013","22/01/2013","29/01/2013")
Activity=c("Free","Free","Project A","Project B","Project A","Free","Project B","Free","Free","Free","Project E","Free","Free","Project E","Free")
Hours=c(40,10,30,30,10,40,40,40,10,30,40,40,40,40,40)
Desired_Outcome=c(1,1,0,0,0,2,0,3,3,3,0,4,4,0,5)
df=as.data.frame(cbind(Week,Name,Activity,Hours,Desired_Outcome))        
df

Answer 1

编辑：由于问题被多次编辑，这已经很混乱了，所以我删除了旧答案。

checkFree<-function(df){
  df$Week<-as.Date(df$Week,format="%d/%m/%Y")
  df$outcome<-numeric(nrow(df))

  if(df$Activity[1]=="Free"){ #check first
    counter<-1
    df$outcome[1]<-counter    
  } else counter<-0
  for(i in 2:nrow(df)){
    if(df$Activity[i]=="Free"){
       LastWeek <- (df$Week >= (df$Week[i]-7) & 
                        df$Week < (df$Week[i]))  
      if(all(df$Activity[LastWeek]!="Free"))
        counter<-counter+1 
      df$outcome[i]<-counter
    }
  }
  df
}

splitdf<-split(df, Name)

df<-unsplit(lapply(splitdf,checkFree),Name)

uniqs<-unique(df2$Name) #for renumbering
for(i in 2:length(uniqs))
  df$outcome[df$Name==uniqs[i] & df$outcome>0]<-
  max(df$outcome[df$Name==uniqs[i-1]]) +
  df$outcome[df$Name==uniqs[i] & df$outcome>0]
  df

应该这样做，尽管上面的代码可能远非最佳。

Answer 2

使用用户1885116的评论作为Hemmo的答案作为所需内容的指南，这是一个更简单的方法：

N <- 1
x <- with(df, df[Activity=='Free',])
y <- with(x, diff(Week)) <= N*7

df$outcome <- 0
df[rownames(x[c(y, FALSE) | c(FALSE, y),]),]$outcome <- 1

df

##         Week  Activity Hours Desired_Outcome outcome
## 1 2013-01-01 Project A    40               0       0
## 2 2013-01-08 Project A    10               0       0
## 3 2013-01-08      Free    30               1       1
## 4 2013-01-15 Project B    30               0       0
## 5 2013-01-15      Free    10               1       1
## 6 2013-01-22 Project B    40               0       0
## 7 2013-01-29      Free    40               0       0
## 8 2013-02-05 Project C    40               0       0

选择连续的日期条目

2 个答案: