按 ID 聚合并找到时间的 min() 和 max()

Question

我有一个交易数据库，如下所示：

   AccountID PaymentDate PaymentAmount 
8         13  2020-02-09          1.00 
9         13  2020-01-25          4.20   
10        14  2020-01-01         30.68 
11        14  2020-02-01         30.68 

PaymentDate 采用 posix 格式。对于交易数据，我不想按时间间隔进行聚合（这是有详细记录的），而是按 ID 进行聚合。

将 min() 与 Posix 时间一起使用给出第一天，使用 max() 给出最后一天。这是我每个 ID 都需要的信息。

好的，这是我尝试过的：

# 1.
summaryBy(PaymentDate ~ AccountID, data1, FUN=c(min) )
Fehler in tapply(lh.data[, lh.var[vv]], rh.string.factor, function(x) { : arguments must have same length

# 2.
ddply( data1, "AccountID", summarise, min(PaymentDate))
# returns 0 and warnings:
50: In output[[var]][rng] <- df[[var]] : Anzahl der zu ersetzenden Elemente ist kein Vielfaches der Ersetzungslänge

# 3.
aggregate(PaymentDate ~ AccountID, data1, min)
Fehler in model.frame.default(formula = PaymentDate ~ AccountID, data = data1) : ungültiger Typ (list) für die Variable 'PaymentDate'

显然，如果您需要时间聚合而不是按时间聚合，则聚合不适用于 posix 时间。

但获取第一个和最后一个交易日期一定是可能的吗？！

好的

，因为我还不能回答我自己的问题，所以我将其发布在这里：

有趣。谢谢你！

我通常将 as.is=T 选项与 read.csv 一起使用，然后使用 strptime 转换时间。因此，当我查看数据结构时，我得到：

$ PaymentDate    : POSIXlt, format: "2020-02-04" "2020-02-04" "2020-02-04" ...

对我来说，这看起来不是一个因素。我可以在整个列上使用 min() 和 max() 并且它可以工作。显然，POSIXlt比我想象的更麻烦。来自 POSIXlt，我

data$PaymentDate=as.Date(data$PaymentDate)

查看了结构，类被正确设置为日期。

$ PaymentDate    :Class 'Date'  num [1:10000] 18296 18296 18296 18297 18297 ...

现在看来有效了。但是，只有ddply返回正确的格式“2020-01-25”，而aggregate和summaryBy都以“18286”格式返回。那是自 1970 年 1 月 1 日以来的日子吗？好吧，我想我可以把它转换回来。

foo=aggregate(PaymentDate ~ AccountID, data1, min)
as.Date(foo$PaymentDate,origin="1970-01-01")

然而，必须有一些解释。而且，ddply 慢得多。

哦，为什么我先用strptime？嗯，原始文件中的日期采用不同的格式，“%d-%m-%y”。直接使用 as.Date 似乎不起作用。

编辑

我的数据的dput

structure(list(AccountID = c(17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 
17L, 17L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 
359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 
359L, 359L, 359L, 359L, 365L, 939L, 939L, 939L, 997L, 997L, 1181L
), PaymentDate = structure(list(sec = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0), min = c(0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L), hour = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), 
    mday = c(4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 9L, 25L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 3L, 4L, 4L, 17L, 8L, 17L, 28L, 8L, 22L, 3L), 
    mon = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 
    3L, 5L, 6L, 6L, 7L, 8L, 8L, 9L, 9L, 11L, 11L, 1L, 2L, 5L, 
    7L, 10L, 10L, 4L, 0L, 4L, 6L, 3L, 2L, 11L, 11L, 4L, 10L), 
    year = c(110L, 110L, 110L, 110L, 110L, 110L, 110L, 110L, 
    110L, 109L, 110L, 110L, 109L, 110L, 110L, 109L, 110L, 109L, 
    109L, 110L, 109L, 110L, 109L, 110L, 109L, 109L, 109L, 110L, 
    109L, 110L, 110L, 110L, 109L, 109L, 110L, 109L, 109L, 110L, 
    109L, 109L), wday = c(4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 2L, 1L, 
    4L, 1L, 1L, 3L, 4L, 2L, 3L, 4L, 6L, 2L, 3L, 4L, 5L, 2L, 3L, 
    1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 5L, 4L, 2L, 1L, 3L, 5L, 
    2L), yday = c(34L, 34L, 34L, 35L, 35L, 35L, 35L, 39L, 24L, 
    0L, 31L, 59L, 90L, 90L, 151L, 181L, 181L, 212L, 243L, 243L, 
    273L, 273L, 334L, 334L, 32L, 60L, 152L, 213L, 305L, 305L, 
    122L, 3L, 123L, 197L, 97L, 75L, 361L, 341L, 141L, 306L), 
    isdst = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
    0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
    0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)), .Names = c("sec", 
"min", "hour", "mday", "mon", "year", "wday", "yday", "isdst"
), class = c("POSIXlt", "POSIXt"), tzone = "GMT")), .Names = c("AccountID", 
"PaymentDate"), row.names = c(NA, 40L), class = "data.frame")

按照您的建议进行操作后的dput：

structure(list(AccountID = c(359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 
359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 
359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 365L, 939L, 939L, 939L, 
997L, 997L, 1181L, 1181L, 1181L, 1181L, 1181L, 1181L, 1181L, 
1181L, 1181L, 1181L), PaymentDate = structure(c(14245, 14277, 
14305, 14335, 14368, 14397, 14426, 14457, 14488, 14518, 14550, 
14579, 14613, 14641, 14669, 14700, 14732, 14761, 14791, 14823, 
14853, 14883, 14915, 14944, 14442, 14320, 14606, 14707, 14386, 
14951, 14293, 14432, 14477, 14540, 14540, 14540, 14540, 14540, 
14540, 14551), class = "Date")), .Names = c("AccountID", "PaymentDate"
), row.names = c(10L, 25L, 26L, 13L, 33L, 27L, 16L, 18L, 19L, 
21L, 29L, 23L, 32L, 11L, 12L, 14L, 31L, 15L, 17L, 28L, 20L, 22L, 
30L, 24L, 34L, 36L, 37L, 35L, 39L, 38L, 45L, 42L, 48L, 50L, 51L, 
52L, 53L, 54L, 55L, 40L), class = "data.frame")

原始数据的dput

structure(list(AccountID = c(17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 
17L, 17L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 
359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 359L, 
359L, 359L, 359L, 359L, 365L, 939L, 939L, 939L, 997L, 997L, 1181L
), PaymentDate = c("04-02-2010", "04-02-2010", "04-02-2010", 
"05-02-2010", "05-02-2010", "05-02-2010", "05-02-2010", "09-02-2010", 
"25-01-2010", "01-01-2009", "01-02-2010", "01-03-2010", "01-04-2009", 
"01-04-2010", "01-06-2010", "01-07-2009", "01-07-2010", "01-08-2009", 
"01-09-2009", "01-09-2010", "01-10-2009", "01-10-2010", "01-12-2009", 
"01-12-2010", "02-02-2009", "02-03-2009", "02-06-2009", "02-08-2010", 
"02-11-2009", "02-11-2010", "03-05-2010", "04-01-2010", "04-05-2009", 
"17-07-2009", "08-04-2010", "17-03-2009", "28-12-2009", "08-12-2010", 
"22-05-2009", "03-11-2009")), .Names = c("AccountID", "PaymentDate"
), row.names = c(NA, 40L), class = "data.frame")

Answer 1

问题在于您的数据，特别是 PaymentDate 列，是一个因素。如果您首先转换 PaymentDate 列，则 ddply 和 aggregate 解决方案都将按照编写的方式工作：

#Recreate data and use dput() to replicate
df <- structure(list(AccountID = c(13L, 13L, 14L, 14L), PaymentDate = c("2020-02-09", 
            "2020-01-25", "2020-01-01", "2020-02-01"), PaymentAmount = c(1, 
            4.2, 30.68, 30.68)), .Names = c("AccountID", "PaymentDate", "PaymentAmount"
    ), class = "data.frame", row.names = c("8", "9", "10", "11"))

将变量类更改为 Date。

df$PaymentDate <- as.Date(df$PaymentDate)

然后运行你的原始代码。使用 ddply：

ddply(df, .(AccountID), summarize, data=min(PaymentDate))
  AccountID       data
1        13 2020-01-25
2        14 2020-01-01

使用aggregate：

aggregate(PaymentDate ~ AccountID, df, min)
  AccountID PaymentDate
1        13  2020-01-25
2        14  2020-01-01

还有另一种更通用的方法可以避免此问题。默认情况下，当您使用 read.table（或其变体，如 read.csv）创建 data.frame 时，会设置参数 stringsAsFactors为TRUE。当我使用 stringsAsFactors=FALSE 重新创建您的数据时，您不需要转换 PaymentDate 的中间步骤，并且您的代码按编写的方式工作：

dat <- "   AccountID PaymentDate PaymentAmount 
8         13  2020-02-09          1.00 
9         13  2020-01-25          4.20   
10        14  2020-01-01         30.68 
11        14  2020-02-01         30.68 "

df <- read.table(textConnection(dat), stringsAsFactors=FALSE)
df

ddply(df, .(AccountID), summarize, data=min(PaymentDate))
  AccountID       data
1        13 2020-01-25
2        14 2020-01-01