R 通过 ID 查找日期间隔

Question

下表包含一些关键列，它们是:客户 ID |订单编号 |产品编号 |数量 |金额 |订购日期。

所有这些数据都是 LONG 格式，因为您将获得 1 个客户 ID 的多行项目。

我可以使用 R DateDiff 获取最后一个日期的第一个日期，但使用 Plyr 将文件转换为 WIDE 格式，最终仍然遇到相同的问题，即客户获得多个订单，行数更少，列数更多。

是否有扩展 R DateDiff 的 R 函数来计算如何通过客户 ID 获取购买之间的时间间隔？也就是说，假设这些订单存在，1 阶和 2 阶、2 阶和 3 阶之间的时间，依此类推。

CID     Order.Date  Order.DateMY    Order.No_    Amount Quantity  Category.Name    Locality
1       26/02/13    Feb-13          zzzzz                   1       r                 MOSMAN
1       26/05/13    May-13          qqqqq                   1       x               CHULLORA
1       28/05/13    May-13           wwwww                  1       r               MOSMAN
1       28/05/13    May-13           wwwww                  1       x                 MOSMAN
2       19/08/13    Aug-13          wwwwww                  1       o                OAKLEIGH SOUTH
3       3/01/13    Jan-13           wwwwww                  1       x                 CURRENCY CREEK
4       28/08/13    Aug-13         eeeeeee                  1       t                 BRISBANE
4       10/09/13    Sep-13         rrrrrrrrr                1       y               BRISBANE
4       25/09/13    Sep-13         tttttttt                 2       e               BRISBANE

Answer 1

拆分数据框并找到每个客户 ID 的间隔。

df <- data.frame(customerID=as.factor(c(rep("A",3),rep("B",4))),
OrderDate=as.Date(c("2013-07-01","2013-07-02","2013-07-03","2013-06-01","2013-06-02",
"2013-06-03","2013-07-01")))

dfs <- split(df,df$customerID)
lapply(dfs,function(x){
tmp <-diff(x$OrderDate)
tmp
})

或使用 plyr

library(plyr)
dfs <- dlply(df,.(customerID),function(x)return(diff(x$OrderDate)))