Question

我有一个数据框，我有一个客户编号和他们访问的日期。

soTable <- data.frame(customer = c(1,1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,4,4,5),
                      visit_date = c("12/4/2016","12/5/2016","12/6/2016","12/8/2016","12/22/2016",
                               "12/6/2016","12/9/2016","12/15/2016",
                               "12/4/2016","12/12/2016",
                               "12/4/2016","12/22/2016","12/23/2016","12/28/2016","12/5/2016"))

首先，我需要标记我可以使用循环执行的访问，但我想知道是否有一些更快的dplyr / data.table方法。结果如下所示：

   customer visit_date visitNumber
1         1  12/4/2016           1
2         1  12/5/2016           2
3         1  12/6/2016           3
4         1  12/8/2016           4
5         1 12/22/2016           5
6         2  12/6/2016           1
7         2  12/9/2016           2
8         2 12/15/2016           3
9         3  12/4/2016           1
10        3 12/12/2016           2
11        4  12/4/2016           1
12        4 12/22/2016           2
13        4 12/23/2016           3
14        4 12/28/2016           4
15        5  12/5/2016           1

然后我需要找到访问次数之间的平均时间，如下所示

  visitNumber averageTimeBetween
1           1                 2
2           2                 4
3           3                 5
4           4                 7
5           5                 8

Answer 1

以下是如何计算访问之间的时间。首先，确保您的访问日期是正确的日期格式

soTable <- transform(soTable , visit_date = as.Date(visit_date, format="%m/%d/%Y"))

然后您可以使用dplyr

library(dplyr)

soTable %>% group_by(customer) %>% arrange(customer, visit_date) %>% 
  mutate(visit_number=seq_along(visit_date), 
      time_since=visit_date-lag(visit_date)) %>% 
group_by(visit_number) %>% 
summarize(mean=mean(time_since))

对于您的样本数据，这将返回

# A tibble: 5 × 2
  visit_number           mean
         <int>         <time>
1            1        NA days
2            2  7.500000 days
3            3  2.666667 days
4            4  3.500000 days
5            5 14.000000 days

在访问之间标记时间

1 个答案: