Rで日付間隔の四半期ごとを取得するにはどうすればよいですか？

debugcn 投稿 Dev

ウィークチーム

私が持っているのは、オブジェクトがオンラインになっている多くの製品、価格、開始日/終了日を含むデータフレームです。

product    startdate    enddate          price
 1         2012-03-17   2016-09-08         10  
 2         2014-05-16   2015-06-29         8 
 3         2015-07-01   2016-04-02         9

私が欲しいのは、製品がオンラインになっている時間の四半期と年ごとに取得することです。たとえば、製品3の場合：Q3 15、Q4 15、Q1 16、Q216。

私はすでにそれをインターバルクラスに変換しました：

library(lubridate) 
interval <- interval(startdate,enddate)
interval

私はその間隔から四半期を取り除く方法を探しましたが、解決策を見つけることができませんでした。

私の全体的な目標は、四半期ごとにオンラインですべての製品の価格の平均を計算することです。

どんな助けでもいただければ幸いです。ありがとうございました！

テーブル

場合はdf、あなたのデータフレームは、何であるか以下がないことから、すべての月のシーケンス生成されSTARTDATEに終了日を、製品および四半期のユニークな組み合わせを保持し、平均値を計算します。

library(lubridate)
library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(startdate = ymd(startdate),
         enddate = ymd(enddate)) 

df$output <- mapply(function(x,y) seq(x, y, by =  "month"),
                    df$startdate,
                    df$enddate)

df %>% 
  tidyr::unnest(output) %>%
  mutate(quarter = paste0("Q",quarter(output), " ", year(output))) %>%
  select(-output) %>%
  group_by(product, startdate, enddate, quarter) %>%
  filter(row_number(quarter) == 1) %>%
  summarise(mean(price))

データフレームの最初の行の結果は次のようになります。

   product  startdate    enddate quarter `mean(price)`
     <int>     <date>     <date>   <chr>         <dbl>
1        1 2012-03-17 2016-09-08 Q1 2012            10
2        1 2012-03-17 2016-09-08 Q1 2013            10
3        1 2012-03-17 2016-09-08 Q1 2014            10
4        1 2012-03-17 2016-09-08 Q1 2015            10
5        1 2012-03-17 2016-09-08 Q1 2016            10
6        1 2012-03-17 2016-09-08 Q2 2012            10
7        1 2012-03-17 2016-09-08 Q2 2013            10
8        1 2012-03-17 2016-09-08 Q2 2014            10
9        1 2012-03-17 2016-09-08 Q2 2015            10
10       1 2012-03-17 2016-09-08 Q2 2016            10
11       1 2012-03-17 2016-09-08 Q3 2012            10
12       1 2012-03-17 2016-09-08 Q3 2013            10
13       1 2012-03-17 2016-09-08 Q3 2014            10
14       1 2012-03-17 2016-09-08 Q3 2015            10
15       1 2012-03-17 2016-09-08 Q3 2016            10
16       1 2012-03-17 2016-09-08 Q4 2012            10
17       1 2012-03-17 2016-09-08 Q4 2013            10
18       1 2012-03-17 2016-09-08 Q4 2014            10
19       1 2012-03-17 2016-09-08 Q4 2015            10

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