dplyr以编程方式筛选最近一周

有效过滤上一周/最近一周数据的最佳方法是什么（基于它可能不是一整周的数据）

库（lubridate）
图书馆（dplyr）
df%
筛选器（the.week==max（the.week））%>%
按（年、周）分组%>%
汇总（计数=n（））%>%
解组（）%>%
mutate（max.week=粘贴（the.year，the.week，sep=“-”））%>%
选择（最长周）%>%
未列出（use.names=F）
df%>%filter（！paste（the.year，the.week，sep=“-”==max.week）
%>%

---

但必须有更简单的解决方案吗

我能想到的最短dplyr方法是

filter(df, !{yw <- interaction(the.year, the.week)} %in% yw[which.max(dates)])

删除

以达到相反的效果。
尝试以下方法：

df %>% transform(yw= the.year *100 + the.week) %>% filter(yw != max(yw)) %>% select(-yw)

或者，如果您的数据按日期排序，情况似乎是这样的：

df %>% filter(the.year !=last(the.year) | the.week !=last(the.week))

使用dplyr的另一种可能性是

df %>% 
arrange(dates) %>% 
filter(the.week != last(the.week) | the.year != last(the.year)) 

组索引也有助于：

df %>% 
  filter(group_indices(., the.year, the.week) < max(group_indices(., the.year, the.week)))

df%>%
过滤器（组指数（，.year，the.week）

也可以写为：

df %>% filter({id <- group_indices(., the.year, the.week)} < max(id))

df%>%筛选器（{id%
变异（id=组指数（，.year，the.week））%>%
过滤器（id<最大（id））
您可以删除第一行中的外部
{}
。很好的分组。不知道该函数很好的答案。谢谢。最快的microbenchmark结果为100000行。@Axeman我在
R 3.3.1
和
dplyr 0.5.0
中有错误。第一个和第三个解决方案在mutate\u impl（.data，dots）中给出
错误：无法处理
，第二个sol在filter\u impl（.data，dots）中出现
错误：禁止分配
。因此我无法检查，但似乎您的解决方案只有在数据（或因子）排序时才起作用，不是吗？@Moody\u Mudscapper，您可能需要
dplyr v0.7.0
或更高版本，不确定。如果数据未排序，请使用
arrange（the.year，the.week）
首先。谢谢@Axeman.iboboru，您是否在基准测试中包含了我的排序数据解决方案？
df %>% 
arrange(dates) %>% 
filter(the.week != last(the.week) | the.year != last(the.year)) 

df %>% 
  filter(group_indices(., the.year, the.week) < max(group_indices(., the.year, the.week)))

df %>% filter({id <- group_indices(., the.year, the.week)} < max(id))

df %>% 
  mutate(id = group_indices(., the.year, the.week)) %>% 
  filter(id < max(id))