R：如果日期差小于7，则按组从上一行添加值

我有一个问题以某种方式将这两个问题结合起来（和）。但无法使脚本正常工作

我有一个类似以下内容的数据集：

id  |     date    |  min  
 1  |  2015-07-18 |  25
 1  |  2015-07-22 |  15
 1  |  2015-07-23 |  10
 1  |  2015-07-30 |  15
 2  |  2015-07-10 |  10
 2  |  2015-07-16 |  20
 2  |  2015-07-23 |  10

我想创建一个新的列totmin，按id添加过去7天内播放的总分钟数：

id  |     date    |  min  |  totmin
 1  |  2015-07-18 |  25   |    25
 1  |  2015-07-22 |  15   |    40
 1  |  2015-07-23 |  10   |    50
 1  |  2015-07-30 |  15   |    25
 2  |  2015-07-10 |  10   |    10
 2  |  2015-07-16 |  20   |    30
 2  |  2015-07-23 |  10   |    30

---

我尝试了

lag

，但不知道如何限制为仅7天。

我们可以

按
id
和
求和
min
值对每个
日期进行分组，为期7天

library(dplyr)

df %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(totmin = purrr::map_dbl(date, ~sum(min[between(date, . - 7, .)])))

#     id  date         min totmin
#   <int> <date>     <int>  <dbl>
#1     1 2015-07-18    25     25
#2     1 2015-07-22    15     40
#3     1 2015-07-23    10     50
#4     1 2015-07-30    15     25
#5     2 2015-07-10    10     10
#6     2 2015-07-16    20     30
#7     2 2015-07-23    10     30

库（dplyr）
df%>%
分组依据（id）%>%
突变（totmin=purrr:：map_dbl（date，~sum（min[between（date，-7，））））
#id日期最小值totmin
#           
#1     1 2015-07-18    25     25
#2     1 2015-07-22    15     40
#3     1 2015-07-23    10     50
#4     1 2015-07-30    15     25
#5     2 2015-07-10    10     10
#6     2 2015-07-16    20     30
#7     2 2015-07-23    10     30

数据

df <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), date = structure(c(16634, 
16638, 16639, 16646, 16626, 16632, 16639), class = "Date"), min = c(25L, 
15L, 10L, 15L, 10L, 20L, 10L)), row.names = c(NA, -7L), class = "data.frame")

df这可以使用
fuzzyjoin
完成：

库（dplyr）
df%
变异（日期=as.date（日期））

我们将通过
id
和
date
将
df
与自身连接起来，从第二个
df
中选择行，其中
id
相同，第二个
date
介于第一个日期和第一个日期-7之间

library(fuzzyjoin)

df_join <-
  fuzzy_left_join(
    df, df,
    by = c("id", "date"),
    match_fun = c(
      "id" = `==`,
      "date" = function(x, y) {y <= x & y >= x - 7}
    )
  )

df_join
#> # A tibble: 13 x 6
#>     id.x date.x     min.x  id.y date.y     min.y
#>    <dbl> <date>     <dbl> <dbl> <date>     <dbl>
#>  1     1 2015-07-18    25     1 2015-07-18    25
#>  2     1 2015-07-22    15     1 2015-07-18    25
#>  3     1 2015-07-22    15     1 2015-07-22    15
#>  4     1 2015-07-23    10     1 2015-07-18    25
#>  5     1 2015-07-23    10     1 2015-07-22    15
#>  6     1 2015-07-23    10     1 2015-07-23    10
#>  7     1 2015-07-30    15     1 2015-07-23    10
#>  8     1 2015-07-30    15     1 2015-07-30    15
#>  9     2 2015-07-10    10     2 2015-07-10    10
#> 10     2 2015-07-16    20     2 2015-07-10    10
#> 11     2 2015-07-16    20     2 2015-07-16    20
#> 12     2 2015-07-23    10     2 2015-07-16    20
#> 13     2 2015-07-23    10     2 2015-07-23    10

库（fuzzyjoin）
df#u join#A tible:13 x 6
#>id.x日期.x最小值.x id.y日期.y最小值
#>                 
#>  1     1 2015-07-18    25     1 2015-07-18    25
#>  2     1 2015-07-22    15     1 2015-07-18    25
#>  3     1 2015-07-22    15     1 2015-07-22    15
#>  4     1 2015-07-23    10     1 2015-07-18    25
#>  5     1 2015-07-23    10     1 2015-07-22    15
#>  6     1 2015-07-23    10     1 2015-07-23    10
#>  7     1 2015-07-30    15     1 2015-07-23    10
#>  8     1 2015-07-30    15     1 2015-07-30    15
#>  9     2 2015-07-10    10     2 2015-07-10    10
#> 10     2 2015-07-16    20     2 2015-07-10    10
#> 11     2 2015-07-16    20     2 2015-07-16    20
#> 12     2 2015-07-23    10     2 2015-07-16    20
#> 13     2 2015-07-23    10     2 2015-07-23    10

现在我们必须按id和第一个日期分组，并计算总分钟数

res%
选择（id=id.x，date=date.x，min.x，min.y）%>%
分组人（id，日期）%>%
总结（最小值=第一个（最小值x），总计=总和（最小值y））
物件
#>#tibble:7 x 4
#>#组：id[2]
#>id日期最小值totmin
#>           
#> 1     1 2015-07-18    25     25
#> 2     1 2015-07-22    15     40
#> 3     1 2015-07-23    10     50
#> 4     1 2015-07-30    15     25
#> 5     2 2015-07-10    10     10
#> 6     2 2015-07-16    20     30
#> 7     2 2015-07-23    10     30