グループ単位で区間を設定する方法

Question

私は日付、顧客番号、訪問したn時間のデータフレームを持っています。

Business_Date Cust_ID visit_number 
1  2016-11-03  1   1 
2  2016-11-20  1   2 
3  2016-12-27  1   3 
4  2016-11-03  2   1 
5  2016-11-04  2   2 
6  2016-11-10  2   3 
7  2016-11-11  2   4 
8  2016-11-19  2   5 
9  2016-12-16  2   6 
10 2017-01-16  2   1 
11 2016-11-17  3   1 
12 2016-11-17  3   2 
13 2016-11-10  4   1 
14 2016-11-12  4   2 
15 2016-11-16  4   3 
16 2016-11-17  4   4 
17 2016-11-20  4   5 
18 2016-12-02  4   6 

structure(list(Business_Date = structure(c(17108, 17125, 17162, 
17108, 17109, 17115, 17116, 17124, 17151, 17182, 17122, 17122, 
17115, 17117, 17121, 17122, 17125, 17137), class = "Date"), Cust_ID = c("1", 
"1", "1", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "3", "3", "4", "4", 
"4", "4", "4", "4"), visit_number = c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 
6, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6)), .Names = c("Business_Date", "Cust_ID", 
"visit_number"), row.names = c(NA, -18L), class = "data.frame") 

サイクルと呼ばれる新しい列を作成して、5回目の訪問ごとに訪問番号を分類したいとします。

 Business_Date Cust_ID visit_number cycle 
1  11/3/2016  1   1  1 
2  11/20/2016  1   2  1 
3  12/27/2016  1   3  1 
4  11/3/2016  2   1  1 
5  11/4/2016  2   2  1 
6  11/10/2016  2   3  1 
7  11/11/2016  2   4  1 
8  11/19/2016  2   5  1 
9  12/16/2016  2   6  2 
10  1/16/2017  2   1  1 
11 11/17/2016  3   1  1 
12 11/17/2016  3   2  1 
13 11/10/2016  4   1  1 
14 11/12/2016  4   2  1 
15 11/16/2016  4   3  1 
16 11/17/2016  4   4  1 
17 11/20/2016  4   5  1 
18  12/2/2016  4   6  2 

私はcut機能を使用しますが、サイクルは、理論的には正の無限大にまたがることができます。

Answer 1

をご入力されたデータを確認してください、この答えは、あなたの所望の出力に基づいています（行番号10の場合は、visit_numberは7または1である？）

。

df=structure(list(Business_Date = structure(c(17108, 17125, 17162, 
17108, 17109, 17115, 17116, 17124, 17151, 17182, 17122, 17122, 
17115, 17117, 17121, 17122, 17125, 17137), class = "Date"), Cust_ID = c("1", 
"1", "1", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "2", "3", "3", "4", "4", 
"4", "4", "4", "4"), visit_number = c(1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 
6, 1, 1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6)), .Names = c("Business_Date", "Cust_ID", 
"visit_number"), row.names = c(NA, -18L), class = "data.frame") 


df['cycle']=df$visit_number%/%6+1 
df 
    Business_Date Cust_ID visit_number cycle 
1  2016-11-03  1   1  1 
2  2016-11-20  1   2  1 
3  2016-12-27  1   3  1 
4  2016-11-03  2   1  1 
5  2016-11-04  2   2  1 
6  2016-11-10  2   3  1 
7  2016-11-11  2   4  1 
8  2016-11-19  2   5  1 
9  2016-12-16  2   6  2 
10 2017-01-16  2   1  1 
11 2016-11-17  3   1  1 
12 2016-11-17  3   2  1 
13 2016-11-10  4   1  1 
14 2016-11-12  4   2  1 
15 2016-11-16  4   3  1 
16 2016-11-17  4   4  1 
17 2016-11-20  4   5  1 
18 2016-12-02  4   6  2 

Answer 2

6で割って商をとり、1を加算します（それ以外の場合は0から始まります）。 dplyrによる溶液。以下のデータフレーム与え

library(tidyverse)  
df_Cycle <- df %>% group_by(Cust_ID) %>% 
    mutate(cycle = visit_number %/% 6 +1) 

：

# A tibble: 18 x 4 
# Groups: Cust_ID [4] 
    Business_Date Cust_ID visit_number cycle 
      <chr> <int>  <int> <dbl> 
1 2016-11-03  1   1  1 
2 2016-11-20  1   2  1 
3 2016-12-27  1   3  1 
4 2016-11-03  2   1  1 
5 2016-11-04  2   2  1 
6 2016-11-10  2   3  1 
7 2016-11-11  2   4  1 
8 2016-11-19  2   5  1 
9 2016-12-16  2   6  2 
10 2017-01-16  2   1  1 
11 2016-11-17  3   1  1 
12 2016-11-17  3   2  1 
13 2016-11-10  4   1  1 
14 2016-11-12  4   2  1 
15 2016-11-16  4   3  1 
16 2016-11-17  4   4  1 
17 2016-11-20  4   5  1 
18 2016-12-02  4   6  2