根据条件进行条件总结，并每月对组重复，使用dplyr更改日期间隔范围

如果每个

id

都满足以下条件，我将尝试

汇总
，并在
中创建一个列，其中包含
案例。\u:sum amount（在特定月份）至少为10，且至少为两个不同日期（在特定月份）

我们的想法是创建一个名为
2020-01
的新列，如果满足这些条件，则为1，否则为0

library(dplyr)

df <- data.frame(
date = as.Date(c("2020-01-01", "2020-01-01", "2020-02-01", "2020-02-02", "2020-03-01", "2020-03-02", "2020-01-05", "2020-01-08", "2020-02-18", "2020-02-18", "2020-03-01", "2020-03-02", "2020-01-01", "2020-01-01", "2020-02-01", "2020-02-02", "2020-03-01", "2020-03-02")),
id = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C", "C", "C"),
amount = c(1, 5, 5, 5, 6, 2, 10, 4, 8, 10, 6, 5, 5, 1, 6, 2, 5, 5)
)

使用此向量，我可以创建一个包含所有
id
和
case\u的概览，如果if满足此条件，则当
为1时：

df_overview <- df %>%
distinct(id) %>%
mutate(`2020-01` =
    case_when(id %in% df_2020_01 ~ 1,
    TRUE ~ 0))

我希望我能清楚地解释我的问题。提前谢谢
 修订后的新答案（2个月后开始）

库（tidyverse）
图书馆（lubridate）
df%
选择（-data）%%>%
枢轴（名称从=日期，
值_from=res）%>%
用（~str_sub（，1，7），匹配项（“^\\d{4}-\\d{2}”）重命名_
#>#tibble:3 x 4
#>id`2020-01``2020-02``2020-03`
#>                  
#>1 A NA NA 0
#>2b NA NA 1
#>3c-NA-NA-1

由（v0.3.0）于2020年6月29日创建

新答案（适用于自定义月数）

为了不只是考虑两个月，而是考虑任何可能的月数，我改变了方法。它使用两个自定义函数

库（tidyverse）
图书馆（lubridate）
df%
#调用comb_calc并选择月数（此处为2）
突变（res=comb_calc（数据，日期，2））%>%
选择（-data）%%>%
枢轴（名称从=日期，
值_from=res，
值\u fill=0）%>%
用（~str_sub（，1，7），匹配项（“^\\d{4}-\\d{2}”）重命名_
#>#tibble:3 x 4
#>id`2020-01``2020-02``2020-03`
#>                  
#>1 A 0 1 0
#>2b101
#>3C01

由（v0.3.0）于2020年6月29日创建

旧答案（有效期为两个月）

库（tidyverse）
df%
总结(
金额=总和（金额），
日期不同=n不同（日期）
) %>%
解组（）%>%
过滤器（金额总和>=10，日期不同>=2）%>%
拉力（id）
}
df%>%
突变（月=粘贴（lubridate:：年（日期），lubridate:：月（日期），sep=“-”））%%>%
嵌套单位（月）%>%
解组（）%>%
突变（数据2=滞后（数据））%>%
行（月）%>%
mutate（data2=list（bind_行（data，data2）），
res=列表（计算id（数据）），
id=列表（计算id（数据2）））%>%
解组（）%>%
mutate（res2=lag（res，default=list（“”））%>%
未测试（res）%>%
未测试（res2）%>%
unnest（id）%%>%
过滤器（！id==res2）%>%
选择（月份，id）%>%
不同的（）%>%
突变（val=1）%>%
枢轴（名称从=月份），
值_from=val，
值\u fill=0）%>%
安排（id）
#>`summary（）`解组输出（用`.groups`参数重写）
#>`summary（）`解组输出（用`.groups`参数重写）
#>`summary（）`解组输出（用`.groups`参数重写）
#>`summary（）`解组输出（用`.groups`参数重写）
#>`summary（）`解组输出（用`.groups`参数重写）
#>`summary（）`解组输出（用`.groups`参数重写）
#>#tibble:3 x 4
#>id`2020-1``2020-2``2020-3`
#>               
#>1 A 0 1 0
#>2b101
#>3C01

由（v0.3.0）于2020-06-27创建
您能显示预期的output@akrun刚刚添加了所需的输出。请注意，我已经编辑了上述金额。谢谢！只有一个问题：仍在努力理解第二部分。如果我想将日期间隔期从2个月增加到12个月（用于计算
amount\u sum
和
date\u distinct
履行），是否可能？请检查我的修订答案。谢谢您的修订答案-几乎就到了！两个问题：（1）在
pivot\u wider
之后，列顺序变得混乱。之后尝试使用
select（order（colnames（））
进行更正，但无效。是否有必要在1-9（例如2019-09）之间的年份和月份之间添加0？是否可以为只有一位数字的月份（即01-09月份）添加0？（2） 是否可以仅在特定的月数之后开始计算-即，对于上述示例（仅2个月），仅从第三个月开始计算，然后按月计算（即2020-03、2020-04）？关于（1）我更新了代码，它现在应该可以工作，如果没有，请提供更多示例数据，说明在应用
pivot\u\u wide
后，订单混乱。关于（2），我增加了一个额外的版本，两个月后开始计算。您可以向
comb\u calc
函数添加任何类型的逻辑。您认为可以将此代码改编为我的另一个问题吗？谢谢
df_overview <- df %>%
distinct(id) %>%
mutate(`2020-01` =
    case_when(id %in% df_2020_01 ~ 1,
    TRUE ~ 0))

  id 2020-01 2020-02 2020-03
  A        0       1       0
  B        1       0       1
  C        0       1       1