r - 以不同的单位扩展时间序列

Question

我有一个时间序列看起来像:

   id       date     type
1   1 2019-06-16  1_month
2   1 2019-07-16  1_month
3   1 2019-08-08  1_month
4   1 2019-09-04 3_months
5   2 2019-01-23  1_month
6   2 2019-05-05  1_month
7   2 2019-07-10 3_months
8   3 2019-07-02  1_month
9   3 2020-04-18 3_months
10  4 2019-03-10  1_month
11  4 2019-04-08  1_month

library(tidyverse)

df <- data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
              id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4),
            date = c("2019-06-16", "2019-07-16", "2019-08-08", "2019-09-04",
                     "2019-01-23", "2019-05-05", "2019-07-10",
                     "2019-07-02", "2020-04-18", "2019-03-10", "2019-04-08"),
            type = c("1_month", "1_month", "1_month", "3_months", "1_month",
                     "1_month", "3_months", "1_month", "3_months",
                     "1_month", "1_month")
    )

对于每个 id，有一些条目“1_month” - 也就是每月长度 - 和“3_months”条目。

我想将“3_months”条目扩展为“1_month”整体的三元组，并且三元组之间应该有 30 天的间隔，如示例中所示。



想要的结果:

df_r <- data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
                  id = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3),
                date = c("2019-06-16", "2019-07-16", "2019-08-08", "2019-09-04",
                         "2019-10-04", "2019-11-03", "2019-01-23",
                         "2019-05-05", "2019-07-10", "2019-08-09", "2019-09-08",
                         "2019-07-02", "2020-04-18", "2020-05-18", "2020-06-17"),
                type = c("1_month", "1_month", "1_month", "1_month", "1_month",
                         "1_month", "1_month", "1_month", "1_month", "1_month",
                         "1_month", "1_month", "1_month", "1_month", "1_month")
        )


   id       date    type
1   1 2019-06-16 1_month
2   1 2019-07-16 1_month
3   1 2019-08-08 1_month
4   1 2019-09-04 1_month
5   1 2019-10-04 1_month
6   1 2019-11-03 1_month
7   2 2019-01-23 1_month
8   2 2019-05-05 1_month
9   2 2019-07-10 1_month
10  2 2019-08-09 1_month
11  2 2019-09-08 1_month
12  3 2019-07-02 1_month
13  3 2020-04-18 1_month
14  3 2020-05-18 1_month
15  3 2020-06-17 1_month

我的想法:

首先隔离 3_months 条目

对于每个人，按 user_id 分组，然后使用 complete如下:

df %>%
    filter(type == '3_months') %>%
    group_by(id) %>%
    complete(id, date = seq(date, by = "30 days", length.out = 3))

但我得到:

Error in seq.default(date, by = "30 days", length.out = 3) : 
  'from' must be a finite number

谢谢你的帮助

Answer 1

这可能可以更有效地完成，但我认为这可以根据“真实”数据集通过一点控制来获得您想要的元素:

library(tidyverse)
library(lubridate)

df <- data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
                 id = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4),
                 date = c("2019-06-16", "2019-07-16", "2019-08-08", "2019-09-04",
                          "2019-01-23", "2019-05-05", "2019-07-10",
                          "2019-07-02", "2020-04-18", "2019-03-10", "2019-04-08"),
                 type = c("1_month", "1_month", "1_month", "3_months", "1_month",
                          "1_month", "3_months", "1_month", "3_months",
                          "1_month", "1_month")
)

df %>% 
  as_tibble() %>%
  separate(type, into = c("number", "date_type")) %>% 
  mutate(
    number = as.numeric(number),
    date = as_date(date)
  ) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    date_end = date %m+% months(number - 1),
    date_seq = list(seq.Date(date, date_end, by = "1 month"))
  ) %>%
  unnest(date_seq)
#> # A tibble: 17 x 6
#>       id date       number date_type date_end   date_seq  
#>    <dbl> <date>      <dbl> <chr>     <date>     <date>    
#>  1     1 2019-06-16      1 month     2019-06-16 2019-06-16
#>  2     1 2019-07-16      1 month     2019-07-16 2019-07-16
#>  3     1 2019-08-08      1 month     2019-08-08 2019-08-08
#>  4     1 2019-09-04      3 months    2019-11-04 2019-09-04
#>  5     1 2019-09-04      3 months    2019-11-04 2019-10-04
#>  6     1 2019-09-04      3 months    2019-11-04 2019-11-04
#>  7     2 2019-01-23      1 month     2019-01-23 2019-01-23
#>  8     2 2019-05-05      1 month     2019-05-05 2019-05-05
#>  9     2 2019-07-10      3 months    2019-09-10 2019-07-10
#> 10     2 2019-07-10      3 months    2019-09-10 2019-08-10
#> 11     2 2019-07-10      3 months    2019-09-10 2019-09-10
#> 12     3 2019-07-02      1 month     2019-07-02 2019-07-02
#> 13     3 2020-04-18      3 months    2020-06-18 2020-04-18
#> 14     3 2020-04-18      3 months    2020-06-18 2020-05-18
#> 15     3 2020-04-18      3 months    2020-06-18 2020-06-18
#> 16     4 2019-03-10      1 month     2019-03-10 2019-03-10
#> 17     4 2019-04-08      1 month     2019-04-08 2019-04-08

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