给定周日期数组，如何将日数据聚合为周数据？

问题描述 #

已知存在多种周定义，但无需关注数据集的周定义，需完成以下操作：

• 将日频数据求和为周频数据
• 现有代表周结束日期的向量week，以及包含日频日期的data.tabledt
• 针对week中的每个日期，求和该日期及前6天的value值，聚合后的日期与week中的日期保持一致
• 时间序列无日期间隙

示例数据

• week向量示例：

["2017-01-01", "2017-01-08", ...]

• dt示例：

"date","value"
"2016-12-26",1
"2016-12-27",1
"2016-12-28",1
"2016-12-29",1
"2016-12-30",1
"2016-12-31",1
"2017-01-01",1
"2017-01-02",2
"2017-01-03",2
"2017-01-04",2
"2017-01-05",2
"2017-01-06",2
"2017-01-07",2
"2017-01-08",2
...

• 预期结果示例：

"2017-01-01",7
"2017-01-08",14
...

解决方案 #

因为时间序列无间隙，且明确以week中的日期为结束点、取前6天+当天的7天数据求和，直接用data.table的滚动连接或窗口函数即可实现：

方法1：滚动连接法

先将week转为data.table并计算每个周的起始日期，再通过范围连接匹配对应日期区间的日数据并求和：

library(data.table)

# 将week向量转为data.table，生成周起始日期（结束日期减6天）
week_dt <- data.table(week_end = as.Date(week))
week_dt[, week_start := week_end - 6]

# 范围连接并分组求和
result <- dt[week_dt, on = .(date >= week_start, date <= week_end), 
             .(total_value = sum(value)), by = .EACHI][, .(week_end, total_value)]

方法2：滑动窗口法

先确保日数据按日期排序，计算7天滑动窗口的和，再提取week对应日期的结果：

library(data.table)

# 确保dt按日期升序排列
setorder(dt, date)

# 计算右对齐的7天滑动求和
dt[, rolling_sum := frollsum(value, n = 7, align = "right")]

# 筛选出week中的日期对应的求和结果
result <- dt[date %in% as.Date(week), .(week_end = date, total_value = rolling_sum)]

说明 #

• 两种方法均无需依赖特定周定义，完全按照给定的week结束日期和7天范围计算
• 因时间序列无间隙，滑动窗口法不会出现缺失值，结果准确；滚动连接法则更灵活，即使后续出现日期间隙也能正确匹配指定区间

内容的提问来源于stack exchange，提问作者umbe1987