3 週間前以降のユーザーのイベントのサンプル データがあります。
> subret
uid event_name date count
2 10225 _e_io 2013-07-23 2
3 10225 _e_io 2013-07-24 3
4 10225 _e_io 2013-07-25 7
5 10225 _e_io 2013-07-26 6
6 10225 _e_io 2013-07-27 11
7 10225 _e_io 2013-07-28 4
8 10225 _e_io 2013-07-29 4
9 10225 _e_io 2013-07-30 2
10 10225 _e_io 2013-07-31 3
11 10225 _e_io 2013-08-01 1
12 10225 _e_io 2013-08-02 5
13 10225 _e_io 2013-08-03 2
14 10225 _e_io 2013-08-04 9
15 10225 _e_io 2013-08-05 13
16 10225 _e_io 2013-08-06 4
17 10225 _e_io 2013-08-07 14
18 10225 _e_io 2013-08-08 15
19 10225 _e_io 2013-08-09 11
20 10225 _e_io 2013-08-10 7
21 10225 _e_io 2013-08-11 2
22 10225 _e_renderer-load 2013-08-06 3
23 10225 _e_unknown 2013-07-29 1
24 10225 _e_unknown 2013-07-31 1
25 10225 _e_unknown 2013-08-01 1
26 10225 _e_unknown 2013-08-02 1
27 10225 _e_unknown 2013-08-06 4
28 10225 _e_unknown 2013-08-08 7
29 10225 _e_unknown 2013-08-10 3
イベントの毎週の減算の値を取得する方法がわかりません。失われた日付カウントをイベントごとに提供するための操作は困難です。R は一貫したキーの一致 (のようなmerge) として値を減算することをサポートしていますか?
つまり ：
> ta <- (subret[subret$event_name == "_e_io" & subret$date <= as.Date("2013-07-29"), ])
> tb <- (subret[subret$event_name == "_e_io" & subret$date > as.Date("2013-07-29") & subret$date <= as.Date("2013-08-05"), ])
> (ta$count - tb$count / ta$count)
[1] 1.000000 2.000000 6.857143 5.166667 10.818182 1.750000 0.750000
私は毎日の増加速度を得ることができました。
更新しました
運営優先ですみません。毎週の変更の速度は次のとおりです。
> ((ta$count - tb$count) / ta$count)
[1] 0.0000000 0.0000000 0.8571429 0.1666667 0.8181818 -1.2500000 -2.2500000
曜日_e_ioが完全に表示されている場合は問題ありませんが、日付が完全に表示されていない場合もあります。最初に日付の配置を埋める必要があるのは本当ですか? （使うmerge？）