Увеличьте диапазон дат с помощью padr, где начальное значение совпадает с одной из дат во фрейме данных

Question

Я не совсем уверен, ошибка ли это или я что-то делаю неправильно. Но я задам вопрос здесь и перейду к этому.

Предположим, у нас есть фиктивный набор данных о количестве звонков:

df_calls = data.frame(Call_date= c("2019-02-18",
                                    "2019-02-19",                                               
                                    "2019-02-20",                                               
                                    "2019-02-22",                                              
                                    "2019-02-25",                                              
                                    "2019-02-26",                                              
                                    "2019-03-01",                                              
                                    "2019-03-04"),
                      Calls = c(12,4,2,8,1,3,1,8))

Теперь я хочу расширить этот набор данных и посмотреть, сколько звонков было в неделю, начиная с"2019-02-18".

Таким образом, мы имеем:

starting_day= as.Date("2019-02-18")

Теперь я ожидал бы на неделе, начиная с дня "2019-02-18" до дня "2019-02-24" там должен быть 12+4+2+8 = 26 звонки.

Давайте посмотрим...

Используя padr библиотека, я использую функцию thicken:

library(padr)

df_calls_weekly = df_calls %>%
                   mutate(Call_date = as.Date(Call_date)) %>% 
                   thicken("week",colname = "Date_Week" ,start_val = starting_day) %>%
                   group_by(Date_Week) %>%  
                   summarise(Num_calls = sum(Calls)) %>%
                   ungroup()

Смотря на df_calls_weekly у нас есть следующий вывод:

    # A tibble: 3 x 2
      Date_Week  Num_calls
      <date>         <dbl>
    1 2019-02-18        14
    2 2019-02-25         5
    3 2019-03-04         8

Кажется, мы получаем другой ответ, то есть на неделю, начиная с "2019-02-18"мы получаем 14 звонков. Не 26?

Изучив, я вижу, что, глядя на то, как thicken создает фрейм данных, кажется, что он отбрасывает строку, где Call_date == "2019-02-18". Что вы можете явно увидеть здесь:

df_calls_weekly = df_calls %>%
  mutate(Call_date = as.Date(Call_date)) %>% 
  thicken("week",colname = "Date_Week" ,start_val = starting_day) %>%
  filter(Date_Week ==starting_day )

с выходом:

   Call_date Calls  Date_Week
1 2019-02-19     4 2019-02-18
2 2019-02-20     2 2019-02-18
3 2019-02-22     8 2019-02-18

он по какой-то причине игнорирует Call_date из "2019-02-18". Полагаю, это связано с тем, что дата звонка совпадает сstart_val дата указана в thicken функция.

Если кто-нибудь знает, как заставить утолщение включать любые даты, которые совпадают с параметром начальной даты в thicken, Буду очень признателен.

Answer 1

В start_val аргумент thicken является:

По умолчанию первый экземпляр интервала, который ниже самого низкого значения входной переменной datetime, со всеми единицами времени по умолчанию.

Функция, предполагающая, что все остальные значения строго больше, чемstart_val, но у вас самые низкие значения равны start_val Таким образом, самые низкие значения игнорируются.

Вот исправление:

df_calls = data.frame(Call_date= c("2019-02-18",
                                   "2019-02-19",                                               
                                   "2019-02-20",                                               
                                   "2019-02-22",                                              
                                   "2019-02-25",                                              
                                   "2019-02-26",                                              
                                   "2019-03-01",                                              
                                   "2019-03-04"),
                      Calls = c(12,4,2,8,1,3,1,8))

starting_day= as.POSIXct("2019-02-17 23:59:59") # a second before the minimum date
library(tidyverse)
library(padr)

df_calls_weekly = df_calls %>%
  mutate(Call_date = as.Date(Call_date)) %>% 
  thicken("week",colname = "Date_Week", start_val = starting_day) %>% 
  group_by(Date_Week) %>%  
  summarise(Num_calls = sum(Calls)) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(Date_Week = Date_Week + 1) # add the missing second back in