Rは毎週の使用量にデータを再計算します

Question

解決するには次の問題があります。私はGoogleアナリティクスから、列A、因子変数（ユーザーID）、列B、セッションの日付、列Cのセッション数または他のメトリック

テーブルを作成したいのですが、最初の列には係数があり、その後の列には1〜8週目が表示されます。 Rは、異なるユーザが異なる日付でウェブページを使用し始めたので、各週の最初のセッション日付に応じて各要素（因子）のセッション数を計算することである。これは、約8週間のプロジェクト中にユーザーがどのように関わったかを示すはずです。ここで

は一例です：任意のRパッケージを使用するCAが、私は希望

： end result

例：

df <- data.frame(
 
     fac=c("a","a","a","a","a","b","b","b","b","b","c","c","c","c","c","d","d","d","d","d","d"), 
 
     date=c("2017-01-01","2017-01-05","2017-01-13","2017-01-25","2017-02-10","2017-01-06","2017-01-16","2017-01-28","2017-02-02","2017-02-07","2017-01-11","2017-01-19","2017-01-24","2017-01-31","2017-02-09","2017-01-12","2017-01-24","2017-01-29","2017-02-04","2017-02-19","2017-03-08"), 
 
     sessions=c(1,2,3,6,5,1,3,2,3,3,1,5,3,2,4,1,3,5,2,6,6) 
 
     )

は次のようになります。可能であれば、ループを回避するのが好きです。

Answer 1

dcastでこれを実行して、「ロング」フォーマットから「ワイド」フォーマットに変換することができます。 'data.table'（setDT(df)）を 'fac'と 'date'でグループ化してweekに変換し、data.table（.SD[1L]）のサブセットの最初の行を取得し、次に 'long'のdcastを取得します。

library(data.table) 
dcast(setDT(df)[, .SD[1L], .(fac, Week = factor(paste0("Week", week(as.Date(date))), 
       levels = paste0("Week", 1:10)))], fac ~ Week, drop = FALSE) 

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それともtidyverseと「ワイド」に、我々は注意することが重要

library(dplyr) 
library(tidyr) 
df %>% 
     group_by(fac, Week = factor(paste0("Week", 
       week(as.Date(date))), levels = paste0("Week", 1:10))) %>% 
     slice(1) %>% 
     select(-date) %>% 
     spread(Week, sessions)