Question

我有一个数据框，包含一行，一个变量，一个开始日期和结束日期，以及一个唯一的ID：

ID    Start    End       Var
521   12/1/14  20/1/14   46
212   2/4/13   4/4/13    91
541   17/3/14  21/3/14   76
729   11/8/14  14/8/14   232

... e.tc

我想将它转换为更传统的形式，例如输入lm样式函数，即

Date     ID    Var  
12/1/14  521   23
19/1/14  521   23
......

26/3/14  541   76

... e.t.c

主要挑战是平均Var在相应日期的平均值，ID列可能用于执行此操作，但我不知道如何。

以前是否有人这样做过，知道这样做的方法还是认为不可能？

Answer 1

要获得天数差异，首先必须将Start和End转换为POSIXct的日期格式。然后你可以转换为星期，除以7。给出（假设dd是您的data.frame）：

dd$Start = as.POSIXct(cc, format="%d/%m/%y")
dd$End = as.POSIXct(cc, format="%d/%m/%y")
dd$Ellapsed = as.numeric(dd$End - dd$Start) / 7
dd$Var = dd$Var / dd$Ellapsed
dd = dd[c("Ellapsed", "ID", "Var")]

Answer 2

要以lm一种方式处理日期，请先将日期转换为as.POSIXct类型：

数据

df <- read.table(header=T, text='ID Start End Var 521 12.1.14 14.1.14 47 212 2.4.13 4.4.13 91 541 17.3.14 21.3.14 76 729 11.8.14 14.8.14 232')

<强>解决方案

例如，仅在模型中使用“开始”：

df$Start <- as.POSIXct(df$Start, format='%d.%m.%Y')

<强>输出

> lm(Var ~ Start, data=df) Call: lm(formula = Var ~ Start, data = df) Coefficients: (Intercept) Start 1.597e+05 2.585e-06

另一种方法是使用专门用于时间序列的zoo包。

要以lm一种方式处理日期，请先将日期转换为as.POSIXct类型：

数据

df <- read.table(header=T, text='ID Start End Var 521 12.1.14 14.1.14 47 212 2.4.13 4.4.13 91 541 17.3.14 21.3.14 76 729 11.8.14 14.8.14 232')

<强>解决方案

例如，仅在模型中使用“开始”：

df$Start <- as.POSIXct(df$Start, format='%d.%m.%y')

<强>输出

> lm(Var ~ Start, data=df) Call: lm(formula = Var ~ Start, data = df) Coefficients: (Intercept) Start 1.597e+05 2.585e-06

另一种方法是使用专门用于时间序列的zoo包。

修改

所以你需要平均数周。然后，您可以执行以下操作：

#These need to be POSIXct df$Start <- as.POSIXct(df$Start, format='%d.%m.%y') df$End <- as.POSIXct(df$End, format='%d.%m.%y') #calculate the difference of start and End Dates in weeks df$diff <- as.numeric((df$End - df$Start)/7) #divide Var by the diff column calculated above df$averaged_var <- df$Var / df$diff

根据需要使用上面的averaged_var运行回归。

在R中更改日期列组织

2 个答案: