重叠时为Group_by
是一种数据处理操作，常用于关系型数据库中的查询语句中。它用于将数据按照指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作。
在数据库中，Group_by语句通常与聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）一起使用，以便对每个分组进行计算并返回结果。通过使用Group_by，可以将数据按照某个特定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，从而得到更有意义的结果。
重叠时为Group_by的应用场景包括但不限于：
- 统计分析：可以根据某个特定的列将数据进行分组，然后对每个分组进行统计分析，如计算总和、平均值、最大值、最小值等。
- 数据清洗：可以根据某个特定的列将数据进行分组，然后对每个分组进行数据清洗，如去重、筛选、过滤等。
- 报表生成：可以根据某个特定的列将数据进行分组，然后对每个分组进行数据汇总，生成报表或统计图表。
腾讯云提供了多个与数据处理相关的产品，可以用于支持重叠时为Group_by的操作，例如：
- 云数据库 TencentDB：提供了高性能、可扩展的关系型数据库服务，支持SQL语句的执行和数据处理操作。
- 数据仓库 Tencent DWS：提供了大规模数据存储和分析的解决方案，支持复杂的数据处理和查询操作。
- 数据计算引擎 Tencent Cloud TKE：提供了弹性、高性能的数据计算服务，支持大规模数据处理和分析任务。
更多关于腾讯云相关产品的介绍和详细信息，可以访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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1回答
重叠时为Group_by
、、、、
我想知道如何对坐标重叠的线进行分组。 我正在尝试合并基于线段(线)中坐标的重叠。 例如，我有： tibble(
target = c("a", "a", "a", "b", "b", "c", "c", "c", "c"),
query = c("D", "D", "D", "D", "E", "D", "D", "E&#
浏览 9提问于2019-05-18得票数 0
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我希望在dataframe中创建一个新的位置变量，使用来自郊区和邮政编码的引用dataframe的键。然而，由于澳大利亚悉尼的地理结构的性质，参考数据在关键方面存在重叠/重复。看起来就像这样--邮政编码和郊区是关键的变量，但它们之间有重叠。我在引用df中将郊区分配给我的数据帧中的行。
df <- tibble(vars = sample(c(1:5), 10, replace = T),
postcode = c(2022,2204,2016,2000,2007,2008,2022,2008,2008,2000))
df_ref <- tibble(po
浏览 2提问于2020-12-21得票数 0
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我有一个棘手的小编码问题，我希望有人能有一个解决方案。 我基本上有一个非常大的逗留数据集(人员ids，入场，出院)，>1000万。 library(dplyr)
library(lubridate)
dat <- read.csv(text="
personid, start, end
1, 2017-09-01, 2017-10-01
1, 2017-10-05, 2017-10-07
2, 2017-10-21, 2017-11-01
3, 2017-12-01, 2017-12-15
3, 2017-12-27, 2017-12-31") %>%
浏览 16提问于2019-03-11得票数 2
是否有一种优雅的方法可以通过不同的重叠(非分离)组来总结数据并加入它们？
我想做的是：
library(dplyr)
x <- data.frame(key=1:4, values=1:4)
x %>% group_by(key)
%>% summarize(type=1, values=sum(values)) -> tmp1
x %>% mutate(key=key%%2)
%>% group_by(key)
%>% summarize(type=2, values=sum(values)) -> tmp2
rbind(tm
浏览 4提问于2019-11-06得票数 2
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我有一个长格式的数据集，其中包含多个start和end日期，供有独特id的患者使用。日期代表入院和出院日期。有些病人有多次重叠住院，有些病人的住院时间不重叠，另一些病人在同一天有start (入院)和end (出院)。
在使用滞后的日期和cummax函数的基础上，我希望做3件事：
对于start和end日期重叠的情况，组合/合并案例，保留最早的start日期和最后的end日期。
对于具有相同日期的start和end日期的情况，请保持该观察(不要合并)。
为合并和非合并病例创建新的变量surgdays，从手术单元(surg)中的最大天数开始计算。
我有这样的数据：
id
浏览 6提问于2017-10-09得票数 4
我有一组带有ID和日期的数据。
对于每个重叠的日期，我想用下一行替换重叠(即，合并重叠的日期)。
注意:有些ID只有一行，因此不需要更改。有一些没有重叠的，需要保持原样(即。具有两行)。
示例数据：
ID Start End
1 2007-02-01 2007-03-03
1 2007-03-01 2007-03-31
1 2007-09-01 2008-07-31
6 2011-02-05 2011-03-12
5 2012-11-16 2012-12-26
4 2015-01-03 2015-02-14
3 2008-08-02 2008-0
浏览 0提问于2018-03-18得票数 1
1回答
我想为一般的国家-地区关系创建一些权重。我拥有的区域是重叠的，即我们可能有不同的“欧洲”和“欧盟”。我们也有‘世界’区域。 我有一个地区-国家包含列表，以及一个特定国家的排放国家列表。我想根据每个重叠的权重分类来查找权重。 library(tidyverse)
RegionMap = tribble(
~ISO, ~Region,
"USA", "NAM",
"CAN", "NAM",
"FRA", "EUR",
"DEU", "EUR"
浏览 13提问于2021-10-16得票数 0
1回答
考虑两列间隔数据的和值
、、、
希望将两列的值相加，同时考虑间隔和重叠。
示例示例：
df = data.frame(A = c(1, 1, 2), B = c(1, 600, 600), C = c(0.02, 0.03, 0.01))
摘要规则：
对于每个列(A & B)，是对应于单个间隔的索引值。我需要求和来创建向量，我将用来进行金融预测/估值。最后，我想检索包含这些重叠的
例如：
1至600 - 0.03
2至600 - 0.01
从值2到600，我也包括间隔1到600，所以我需要和考虑这种重叠。
预期产出总额：
### 1 - 0.05
### 2 - 0.04
### 600 - 0.04
我想现在我可
浏览 4提问于2021-03-24得票数 0
2回答
我有一个数据框架，其中有一些重复的x值。这些值与范围相关联。重复的值(重复的x值)和具有重叠范围的值(这两行在low和up列中都是重叠的)应该被删除，但是我希望保留它们所引用的值( val colum)。
library(dplyr)
df = data.frame(x=c("A","A","A","B","B","B","C"),
low = c(-10,-5,100,100,200,300,10),
up = c(2,3,200,150
浏览 0提问于2017-10-30得票数 2
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1回答
我试图找出有两个标识符的数据框架的重叠周期，这与在这个主题上提出的其他问题不同，在这个专题中，重叠的观察只能计算为一个标识符。
在我的数据框架中，每个事务都有一个唯一的ID，而每一个被处理的公司都有一个唯一的公司标识符。我试图找到每个公司标识符的重叠期，计算每个事务ID。
我使用@Waldi中的代码来创建这个可重复的示例，在本主题中可以找到(我只在示例数据框架中添加了一个确定的标识符或"FirmID“)：
创建类似数据集的代码：
library (data.table)
size = 1e5
df <- data.frame(
ID = sample(1:round(s
浏览 2提问于2022-04-06得票数 1
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我仍然是R的新手，所以这里的任何帮助都是非常感谢的。 我创建了一个Likert条形图，但是图上显示的一些百分比是重叠的。我想知道如何防止这种重叠的发生？我读过关于ggrepel的文章，并试图整合ggrepel代码，但都没有成功。有没有人知道是否有代码要求图上显示的百分比(即来自plot.percents=TRUE)不重叠？ 下面是我没有尝试合并ggrepel的代码： likert.bar.plot(likert_Prevention.ALL, plot.percents=TRUE, plot.percent.high= FALSE, plot.percent.low=FALSE,
浏览 17提问于2020-12-09得票数 2
我有一个基本的Q，我想要一个快速的R解.
我有一个用多行分隔的制表符，但是我想把所有的行“压缩”成一个.例如：
name day red blue orange black
bill 1 yes
bill 2 yes
bill 3 yes
bill 4 no
但我希望输出与白天无关：
name red blue orange black
bill yes yes no yes
因此
浏览 7提问于2020-11-25得票数 1
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2回答
我的目标是有一个Rails活动记录查询或SQL查询，它接受两个变量USER_ID，并返回ORG_ID的所有(作为唯一的)，其中这些USER_ID共享/重叠一个ORG_ID。我的意思是不返回下面的[8,8]，而是返回8。
+-------------------------+
| ID | ORG_ID | USER_ID |
+-------------------------+
| "51" | "8" | "51" |
| "52" | "8" | "52" |
+-
浏览 1提问于2018-07-31得票数 0
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1回答
我在R中有一个很大的数据，两组可能如下所示：
id tnr
1 1
1 1-3
1 4
1 5
1 6
1 6-8
1 8-9
1 10
1 10-11
1 12
2 1
2 2
2 3
2 3-4
问题是重叠的数字。在第一步中，我将-字符的数字拆分，以便将这两个部分转换为数字。然后，我与ifelse-statements做了一些比较，以识别重叠的数字，这给我提供了如下数据：
id tnr ovlp
1 1 1
浏览 1提问于2021-01-04得票数 1
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1回答
这是一个有点棘手的解释，所以请容忍我，并提出问题，如果我没有意义。
这是我的数据
mydata <- data.frame(id = c(1,1,1,1,1,1,1,1),
drug = c("let", "per", "pac", "tra","chem", "tem", "cap", "nem"),
type = c("type1", "type2"
浏览 3提问于2022-06-03得票数 0
2回答
我有一个有两个列的数据框架:I和组。一个id可以是多个组的成员。现在，我正在寻找一种dplyr方法来迭代每个唯一的id，并根据它们所属的组获得10个最重叠的其他id。所以，对于每个id得到它所属的所有组，然后得到这些组中的所有id，按id分组，基本上按计数排序。这是在一个数据库中，所以我想使用一些与dbplyr兼容的东西，但是如果我得到提示，我可以从中获得它。
浏览 5提问于2022-01-25得票数 0
问题I有一个具有重叠间隔的分组数据(日期作为)。我只想保留每一组中最大的不重叠间隔。
示例数据
# Packages
library(tidyverse)
library(lubridate)
# Example data
df <- tibble(
group = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3),
start = as_date(
c("2019-01-10", "2019-02-01", "2019-10-05", "2018-07-01", "2019-01-01&#
浏览 3提问于2020-11-30得票数 1
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1回答
我在R中有用户级别的数据，它显示了用户与之交互的不同组。我想要弄清楚的是这些群体之间的重叠。我有一个下面的数据样本：
Group UserID
A User1
B User1
D User1
A User2
正如你所看到的，User1已经与3个群组进行了交互，而User2只与A组进行了交互。我想知道的是每个群组所拥有的用户的“市场份额”。例如，A组有100,000个用户只与A组交互，10,000个用户与A&B交互，5,000个用户与A，B和C交互，等等。显然有很多组合。
有没有办法用tidyr/dplyr来计算呢？大约有100万个用户和600个组。每个用
浏览 18提问于2020-02-07得票数 0
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1回答
我试图根据分组系数计算“滚动”汇总统计数据。是否有一个很好的方法来处理(重叠的)组，基于(比如说)一个有序的因子？
例如，我想按组计算val之和
df <- data.frame(grp = c("a", "a", "b", "b", "c", "c", "c"),
val = rnorm(7))
对于基于grp的组，很简单：
df %>% group_by(grp) %>% summarise(total = sum(val))
浏览 2提问于2014-06-13得票数 3
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我的df有一些独特的、双重的条目和列，显示每个观察的开始日期和结束日期，但是对于相同的id，它们不能重叠。
df <- data.frame(id = c(22,22,102,102,102),
start_date = as.Date(c("2013-10-29","2014-01-09",
"2016-09-14",
"2016-09-14","20
浏览 0提问于2019-08-08得票数 1
1回答
我有一个数据框架，如下所示：
person date1 date2 total amount overlap
A 2019-03-01 2019-03-16 50
A 2019-03-10 2019-03-31 100
A 2019-03-20 2019-03-31 70
B 2019-03-01 2019-03-12 200
B 201
浏览 0提问于2019-08-22得票数 3
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1回答
我有一个带有视频流播放信息的数据集。每个会话被分割成若干段，对应于某人停顿、向前或向后移动游戏头等.我试图聚合流播放数据的方式，使我不双重计数重叠的会话段。在下面的简化示例中，对于每个会话A、B、C，我可以有多个回放段，它们可以重叠：
df<-data.frame(session=c(rep("A",3), rep("B",5), "C"),
start=c(1,10,15,1,3,8,14,17,2),
end=c(4,18,20,10,5,12,16,20,10))
从分3段的会话A开始，
浏览 1提问于2017-04-07得票数 1
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1回答
给定数据集
structure(list(intervention = c("Self Isolation", "Lockdown Low",
"Lockdown Low", "Self Isolation", "Social Distancing", "Lockdown Low",
"Social Distancing", "Handwashing"), date_start = structure(c(17897,
17957, 18444, 17
浏览 0提问于2020-04-20得票数 1
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3回答
我有数据列出不同产品的开始和结束日期，为大量的客户。不同产品的时间间隔可能重叠，或在购买之间存在时间间隔：
library(lubridate)
library(Hmisc)
library(dplyr)
user_id <- c(rep(12, 8), rep(33, 5))
start_date <- dmy(Cs(31/10/2010, 18/12/2010, 31/10/2011, 18/12/2011, 27/03/2014, 18/12/2014, 27/03/2015, 18/12/2016, 01/07/1992, 20/08/1993, 28/10/19
浏览 2提问于2017-06-23得票数 2
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我想对每个shop_id的总运行小时和分钟会话时间进行求和。下面的dataframe是数据结构的一个示例。shop_id可以有多个24小时格式的会话开始和结束时间，其中一些可以并发运行。
在求和总数时，逻辑需要一些规则；
-The并发会话只能计算一次，例如9:00到12:00的两个会话总数是3小时
当一个会话超过另一个会话结束时发生重叠，例如9:00至12:00和9:15至12:15，这里总共是3小时15分钟。
#sample df
df <- data.frame(shop_id = c("1","1","2","2",&
浏览 1提问于2022-10-20得票数 0
我有脉搏血氧测定值的数据集。一种连续20分钟的措施。我想计算每一个6小时连续窗口的中值。窗口不会重叠，因此这不是滚动中值计算。有什么建议可以让R代码有效地做到这一点吗？整个数据集是多个病人和几天的数据；大约有100万行。
浏览 4提问于2022-01-05得票数 0
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1回答
使用特定属性条件连接重叠sf对象
、、、、
我有多个数据文件(sf对象)。每个dataframe包含一个geometry、name和probability列。它们都有相同的程度，但只在某些地区重叠。
下面是一些使用两个dataframes的示例数据：
nc<-st_read(
system.file("gpkg/nc.gpkg",
package="sf"),
quiet=TRUE)
a<-nc %>%
select(c('geom')) %>%
slice(1:60) %>%
mutate(probabilit
浏览 8提问于2022-11-21得票数 1
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我希望根据优先级的等级重叠日期范围。下面我举一个例子。以下代码
df = data.frame(Priority = c("Priority_2","Priority_1", "Priority_2"),
Start = as.Date(c("2018-01-01", "2018-01-03", "2018-01-08")),
End = as.Date(c("2018-01-04","2018-01-05
浏览 1提问于2018-08-07得票数 1
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1回答
我有一个大的numpy 2d (10000,10000)，有许多区域(具有相同单元值的集群单元格)。我想要的是合并边界重叠超过35%的邻近地区。这种重叠应通过将与邻国的共同边界的大小除以该区域的总边界大小来衡量。
我知道如何检测相邻区域()，但我不知道如何测量边界重叠。
由于我正在处理大数组，向量化的解决方案将是最优的。
示例
#input
region_arr=np.array([[1,1,3,3],[1,2,2,3],[2,2,4,4],[5,5,4,4]])
邻居检测脚本的输出是一个numpy二维数组，该区域位于第一列，邻域在第二列。
#result of neighbour
浏览 4提问于2016-09-21得票数 1
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我现在有了一个散点图。每种颜色代表一个分类组，并且每个组都有一个x轴上的值范围。分类变量的范围之间不应该有任何重叠。但是，由于散点的厚度，它看起来像是重叠的。所以，我想画一条线来连接组的最大点和相邻组的最小点，这样只要这条线没有负斜率，它就可以表明每个分类变量之间没有重叠。
我不知道如何使用geom_line()来连接y坐标是分类变量的两个点。这样做有可能吗？
任何帮助都将非常感谢！
浏览 0提问于2017-07-28得票数 0
1回答
我试着计算一条线上重叠线段的总和。对于A行，段是不相交的，所以计算起来很简单。然而，对于B和C线，有重叠的线段，所以它更复杂。我需要以某种方式排除前几行中已经包含总金额的部分内容。
data = read.table(text="
line left_line right_line small_line left_small_line right_small_line
A 100 120 101 91 111
A 100 120 129 119 139
B 70 90 63 53 73
B 70 90
浏览 0提问于2018-09-28得票数 0
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我对ggplot完全陌生，对R比较新鲜，我想用连接线来制作一个“前后”的散点图，来说明在特殊训练之前和之后不同子组的百分比的变化。我尝试过一些选择，但还没有：
分别显示每个单独的观察(现在相同的值是重叠的)
用线连接相关的前后测量值(x=0和X=1)，以更清楚地说明变化方向。
使用形状和颜色对类和id的数据进行子集
我怎样才能最好地使用ggplot (或其他)来创建一个满足上述要求的散点图？
主要选择: geom_point()
下面是一些使用genom_point的示例数据和示例代码
x <- c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,
浏览 0提问于2018-06-18得票数 0
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我有一个整洁的data.frame，格式如下：
library(tidyverse)
df = data.frame(name = c("Clarence","Clarence","Clarence","Shelby","Shelby", "Patricia","Patricia"), fruit = c("Apple", "Banana", "Grapes", "Apple", "Apricot", &
浏览 3提问于2022-05-24得票数 0
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2回答
我有一个数据文件，例如
Seq Chrm start end length score
0 A C1 1 50 49 12
1 B C1 3 55 52 12
2 C C1 6 60 54 12
3 Cbis C1 6 60 54 11
4 D C1 70 120 50 12
5 E C1 78 111 33 12
6 F
浏览 5提问于2022-03-29得票数 3
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这是我在这里关于堆栈溢出的第一个问题，所以如果我不够清楚的话，我会提前道歉。我寻找类似的问题，但我没有找到任何东西(我可能没有找到足够的！)
给定一个data.frame (或data.table或tibble)，由分为两组的四组点组成：
df_points <- tibble(
x = c(rnorm(10000, mean = 0), rnorm(10000, mean = 1),
rnorm(10000, mean = 0), rnorm(10000, mean = 4)),
dist = c(rep("d1", 10000)
浏览 1提问于2021-01-10得票数 3
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1回答
我有一个数据文件，其中包括一个给定的start_date和end_date以及该单元的group。
in_df <- data.frame(unit_id = c(1,2,3),
start_date = as.Date(c("2019-01-01","2019-02-05","2020-01-12")),
end_date = as.Date(c("2019-02-06","2019-02-28","2020-01-30")
浏览 0提问于2022-07-14得票数 0
我有一个排序的数字输入，如下所示：
1 1 10
1 12 18
1 16 30
1 30 40
2 35 45
DF = structure(list(V1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L), V2 = c(1L, 12L, 16L,
30L, 35L), V3 = c(10L, 18L, 30L, 40L, 45L)), .Names = c("V1",
"V2", "V3"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.fram
浏览 1提问于2017-08-01得票数 1
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我有一个数据框架(带有N=16)，包含ID (字符)、w_from (日期)和w_to (日期)。每条记录代表一项任务。
这是R中的数据。
ID <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2)
w_from <- c("2010-01-01","2010-01-05","2010-01-29","2010-01-29",
"2010-03-01","2010-03-15","2010-07-15","2010-
浏览 2提问于2020-04-19得票数 0
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这与Simon-的博客文章以及我之前的一个问题有关，Snake先生在这个问题中给出了一个很好的解决方案。
我有600个人的数据集。对于每一个人，我有一个4年的指标值-- 2014,2015,2016,2017。该指标的值在2014年为0-5，其余年份为1-4。在每一年，价值可以保持不变或增加，但不能下降。我试图绘制线状图，这样每个人都有一个单独的线条图，代表指标值随时间变化的趋势，所以X轴是时间，y-asis是指示值。下面我给出了说明我的17行问题所需的最小样本数据(每一行为一个人，总共有600行/个人)。
df <- data.frame(c(1:17), c(0,0,0,0,0,0,
浏览 0提问于2017-08-03得票数 0
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识别具有重叠日期的重复
、、、
我有一个如下所示的数据集。dates1和dates2对应于程序的开始日期和结束日期。
id <- c(1, 2, 3, 3, 4, 4, 5)
dates1 <- as.Date(c("2020-01-01", "2020-03-01", "2020-01-01", "2020-02-01", "2020-01-15", "2020-03-01", "2020-03-01"))
dates2 <- as.Date(c("2020-06-15", &#
浏览 2提问于2022-01-25得票数 2
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我们有一个数千万行的数据库，可以在重叠的时间段内实现相同的策略。
我们有类似的东西：
Policy ID Start Date End Date
A 01/01/2010 01/06/2010
A 01/01/2010 01/02/2010
A 01/03/2010 01/10/2010
我们希望得到一个变量，该变量等于策略A在一年中“有效”的总部分，不包括重叠部分。我们可以创建一个新的变量，其中包括每个观察值的年份部分。
Policy ID S
浏览 0提问于2017-08-08得票数 1
1回答
我有一个这样的数据帧： Name Start End Feature
A 50 100 N
A 55 97 R
A 160 200 L
B 300 350 Y
B 310 350 X
B 349 370 M 我想得到一个新的数据帧，按第一列、第二列和第三列进行分组，但我想获得两个新变量:一个计算A列重复的次数，另一个计算呈现低重叠的不同坐标的数量(假设我想要小于20%的重叠，计算为length(overlaped_region)/mean(c(length(region1), length(regio
浏览 21提问于2020-06-17得票数 0
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我一直很沮丧地计算出在3个单一类别(应用程序、桌面、web)场景和其他重叠类别(应用和Web、web和桌面、应用和桌面)场景中进行转换或不进行转换的客户数量。下面是我正在处理的示例数据集。
我可以用r中的聚合和group_by函数计算单个类别计数，但是，我无法真正弄清楚如何处理重叠类别。
真的非常感谢，如果有人能帮我这个！谢谢！
df <- data.frame(list(ClientID = c("1", "1", "1", "2", "2", "3", "3" , "
浏览 3提问于2022-06-28得票数 1
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以下数据包含四列：id (个人id)、item (因子)、purchase_dt (购买日期)、supply (每个项目的天数供应)。
id <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,2)
item <- c("a","b","b","c","a","e","f","c","d")
purchase_dt <- c("2000-01-01","2000-01-15","2000-03-15
浏览 1提问于2020-01-22得票数 0
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我正在尝试使用以下数据创建一个频率(% terms格式)条形图： >fulldata
Type Category
Sal 0
Sal 0
Sal 1
Sal 0
Sal 1
Sal 1
Self 1
Self 0
Self 1
Self 0
Self 0 因此，我正在尝试创建一个条形图(使用to图)，它同时显示fulldata中Sal和Self的%，以及Category==1中Sal和Self的%并排显示(标签为% val
浏览 8提问于2020-04-25得票数 1
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使用dplyr创建重叠组的最佳方法是什么？
例如，假设您有以下数据集
test <- data.frame(year = rep(as.character(2014:2016), 2), value = 1:6)
你想用一个组来总结每一年，然后是完整的时期。实现这一目标的两种方法可以如下：
使用bind_rows和变体(在一个更复杂的例子中可能使用过滤器)
year.totals <- bind_rows(test %>% mutate(year = "2014:2016"),
test) %>%
浏览 3提问于2017-03-21得票数 2
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我有一个类似于我们下面看到的数据。在实际数据中，1 PATIENT_ID可能有超过2行。
df
# PATIENT_ID DRUG_CLASS start end duration
# <dbl> <chr> <date> <date> <drtn>
# 1 SU 2014-03-05 2016-08-04 883 days
# 1 DPP4 2016-07-22 2016-08-26 35 day
浏览 2提问于2021-08-02得票数 0
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我有一个很大的数据集，我想要识别在时间和空间上重叠的观察结果。每个观察值都有一个唯一的ID，我已经识别出了overlap_space给出的那些在空间上重叠的ID。现在，我想检查在空间中重叠的观测的起点/终点是否也重叠。
下面给出一个简单的示例：
start <- c("2007-06-27", "2010-06-30", "2015-01-01", "2012-01-01", "2010-01-01", "2009-01-01")
end <- c("2008-10-01"
浏览 7提问于2019-11-11得票数 0
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我想对协议进行分组，然后比较它们的周期重叠(或分开)的程度。
我的数据可能看起来像：
library(tidyverse)
library(lubridate)
tribble(
~ShipTo, ~Code, ~Start, ~End,
"xxxx", "AAA11", 2018-01-01, 2018-03-01,
"yyyy", "BBB23", 2018-02-01, 2018-05-11,
"yyyy", "BBB23", 2018-03-01, 2018-06
浏览 0提问于2018-01-22得票数 1
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变宽条形图
、、
我正在尝试创建某种类型的条形图/直方图，其中条形图的宽度依赖于两列。s1 =启动时间s2 =停止时间。我的x轴是从午夜到午夜的24小时。因此，如果一行s1 = 12:00 s2 = 1:45，那么条子将从上午12:00到凌晨1:45，如果下一行是s1 = 2:00 AM s2 = 2:30，那么酒吧将比第一排窄一些，因为与第一条中的1.75小时相比，它只走了30分钟。然后，高度取决于第三列值，这也是连续数据。如果有另一个可视化，我也是开放的。两次之间不应该有重叠，但是如果有一个(或多个)透明/一个模式来显示一些重叠将是有帮助的。
下面是与我正在使用的数据类似的少量数据
浏览 1提问于2018-02-06得票数 2
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