Faites la différence entre les dates en termes de semaines, mois, sortingmestres et années

J’ai deux dates, disons 14.01.2013 et 26.03.2014 .

J’aimerais connaître la différence entre ces deux dates en termes de semaines (?), De mois (dans l’exemple 14), de sortingmestres (4) et d’années (1).

Connaissez-vous la meilleure façon de l’obtenir?

Et ça:

 # get difference between dates `"01.12.2013"` and `"31.12.2013"` # weeks difftime(strptime("26.03.2014", format = "%d.%m.%Y"), strptime("14.01.2013", format = "%d.%m.%Y"),units="weeks") Time difference of 62.28571 weeks # months (as.yearmon(strptime("26.03.2014", format = "%d.%m.%Y"))- as.yearmon(strptime("14.01.2013", format = "%d.%m.%Y")))*12 [1] 14 # quarters (as.yearqtr(strptime("26.03.2014", format = "%d.%m.%Y"))- as.yearqtr(strptime("14.01.2013", format = "%d.%m.%Y")))*4 [1] 4 # years year(strptime("26.03.2014", format = "%d.%m.%Y"))- year(strptime("14.01.2013", format = "%d.%m.%Y")) [1] 1 

as.yearmon() et as.yearqtr() sont dans le paquet zoo . year() est dans son emballage lubridate . Qu’est-ce que tu penses?

Toutes les réponses existantes sont imparfaites (IMO) et font des hypothèses sur le résultat souhaité ou n’offrent pas de flexibilité pour le résultat souhaité.

Sur la base des exemples du PO et des réponses attendues du PO, je pense que ce sont les réponses que vous recherchez (ainsi que des exemples supplémentaires qui facilitent l’extrapolation).

(Cela ne nécessite que la base R et ne nécessite pas de zoo ou de lubrifiant)

Convertir en objects datetime

 date_ssortingngs = c("14.01.2013", "26.03.2014") datetimes = strptime(date_ssortingngs, format = "%d.%m.%Y") # convert to datetime objects 

Différence en jours

Vous pouvez utiliser le diff en jours pour obtenir certaines de nos réponses ultérieures

 diff_in_days = difftime(datetimes[2], datetimes[1], units = "days") # days diff_in_days #Time difference of 435.9583 days 

Différence en semaines

La différence en semaines est un cas particulier d’ units = "weeks" en difftime()

 diff_in_weeks = difftime(datetimes[2], datetimes[1], units = "weeks") # weeks diff_in_weeks #Time difference of 62.27976 weeks 

Notez que cela équivaut à diviser nos diff_in_days par 7 (7 jours par semaine)

 as.double(diff_in_days)/7 #[1] 62.27976 

Différence en années

Avec une logique similaire, nous pouvons dériver des années de diff_in_days

 diff_in_years = as.double(diff_in_days)/365 # absolute years diff_in_years #[1] 1.194406 

Vous semblez vous attendre à ce que le diff des années soit “1”, donc je suppose que vous voulez simplement compter les années civiles absolues ou quelque chose que vous pouvez facilement faire en utilisant floor()

 # get desired output, given your definition of 'years' floor(diff_in_years) #[1] 1 

Différence en sortingmestres

 # get desired output for quarters, given your definition of 'quarters' floor(diff_in_years * 4) #[1] 4 

Différence en mois

Peut calculer ceci comme une conversion de diff_years

 # months, defined as absolute calendar months (this might be what you want, given your question details) months_diff = diff_in_years*12 floor(month_diff) #[1] 14 

Je sais que cette question est ancienne, mais étant donné que je devais encore résoudre ce problème tout à l’heure, j’ai pensé append mes réponses. J’espère que cela aide.

Pendant des semaines, vous pouvez utiliser la fonction difftime :

 date1 <- strptime("14.01.2013", format="%d.%m.%Y") date2 <- strptime("26.03.2014", format="%d.%m.%Y") difftime(date2,date1,units="weeks") Time difference of 62.28571 weeks 

Mais difftime ne fonctionne pas avec la durée sur plusieurs semaines.
Ce qui suit est une solution très sous-optimale en utilisant cut.POSIXt pour ces durées mais vous pouvez la contourner:

 seq1 <- seq(date1,date2, by="days") nlevels(cut(seq1,"months")) 15 nlevels(cut(seq1,"quarters")) 5 nlevels(cut(seq1,"years")) 2 

Il s’agit toutefois du nombre de mois, sortingmestres ou années compris dans votre intervalle de temps et non de la durée de votre intervalle de temps exprimée en mois, sortingmestres, années (puisque ceux-ci n’ont pas une durée constante). Compte tenu du commentaire que vous avez fait sur la réponse de @SvenHohenstein, je pense que vous pouvez utiliser les nlevels(cut(seq1,"months")) - 1 pour ce que vous essayez d’atteindre.

Je viens d’écrire ceci pour une autre question, puis je suis tombé ici.

 library(lubridate) #' Calculate age #' #' By default, calculates the typical "age in years", with a #' \code{floor} applied so that you are, eg, 5 years old from #' 5th birthday through the day before your 6th birthday. Set #' \code{floor = FALSE} to return decimal ages, and change \code{units} #' for units other than years. #' @param dob date-of-birth, the day to start calculating age. #' @param age.day the date on which age is to be calculated. #' @param units unit to measure age in. Defaults to \code{"years"}. Passed to \link{\code{duration}}. #' @param floor boolean for whether or not to floor the result. Defaults to \code{TRUE}. #' @return Age in \code{units}. Will be an integer if \code{floor = TRUE}. #' @examples #' my.dob <- as.Date('1983-10-20') #' age(my.dob) #' age(my.dob, units = "minutes") #' age(my.dob, floor = FALSE) age <- function(dob, age.day = today(), units = "years", floor = TRUE) { calc.age = interval(dob, age.day) / duration(num = 1, units = units) if (floor) return(as.integer(floor(calc.age))) return(calc.age) } 

Exemples d'utilisation:

 my.dob <- as.Date('1983-10-20') age(my.dob) # [1] 31 age(my.dob, floor = FALSE) # [1] 31.15616 age(my.dob, units = "minutes") # [1] 16375680 age(seq(my.dob, length.out = 6, by = "years")) # [1] 31 30 29 28 27 26 

Voici une solution:

 dates <- c("14.01.2013", "26.03.2014") # Date format: dates2 <- strptime(dates, format = "%d.%m.%Y") dif <- diff(as.numeric(dates2)) # difference in seconds dif/(60 * 60 * 24 * 7) # weeks [1] 62.28571 dif/(60 * 60 * 24 * 30) # months [1] 14.53333 dif/(60 * 60 * 24 * 30 * 3) # quartes [1] 4.844444 dif/(60 * 60 * 24 * 365) # years [1] 1.194521 

Essayez ceci pour une solution d’un mois

 StartDate <- strptime("14 January 2013", "%d %B %Y") EventDates <- strptime(c("26 March 2014"), "%d %B %Y") difftime(EventDates, StartDate) 

Un calcul plus “précis”. En d’autres termes, le nombre de semaines / mois / sortingmestres / années pour une semaine / un mois / un sortingmestre / une année non complet (e) correspond à la fraction de jours calendaires de cette semaine / mois / sortingmestre / année. Par exemple, le nombre de mois entre 2016-02-22 et 2016-03-31 est 8/29 + 31/31 = 1,27586

explication en ligne avec le code

 #' Calculate precise number of periods between 2 dates #' #' @details The number of week/month/quarter/year for a non-complete week/month/quarter/year #' is the fraction of calendar days in that week/month/quarter/year. #' For example, the number of months between 2016-02-22 and 2016-03-31 #' is 8/29 + 31/31 = 1.27586 #' #' @param startdate start Date of the interval #' @param enddate end Date of the interval #' @param period character. It must be one of 'day', 'week', 'month', 'quarter' and 'year' #' #' @examples #' identical(numPeriods(as.Date("2016-02-15"), as.Date("2016-03-31"), "month"), 15/29 + 1) #' identical(numPeriods(as.Date("2016-02-15"), as.Date("2016-03-31"), "quarter"), (15 + 31)/(31 + 29 + 31)) #' identical(numPeriods(as.Date("2016-02-15"), as.Date("2016-03-31"), "year"), (15 + 31)/366) #' #' @return exact number of periods between #' numPeriods <- function(startdate, enddate, period) { numdays <- as.numeric(enddate - startdate) + 1 if (grepl("day", period, ignore.case=TRUE)) { return(numdays) } else if (grepl("week", period, ignore.case=TRUE)) { return(numdays / 7) } #create a sequence of dates between start and end dates effDaysinBins <- cut(seq(startdate, enddate, by="1 day"), period) #use the earliest start date of the previous bins and create a breaks of periodic dates with #user's period interval intervals <- seq(from=as.Date(min(levels(effDaysinBins)), "%Y-%m-%d"), by=paste("1",period), length.out=length(levels(effDaysinBins))+1) #create a sequence of dates between the earliest interval date and last date of the interval #that contains the enddate allDays <- seq(from=intervals[1], to=intervals[intervals > enddate][1] - 1, by="1 day") #bin all days in the whole period using previous breaks allDaysInBins <- cut(allDays, intervals) #calculate ratio of effective days to all days in whole period sum( tabulate(effDaysinBins) / tabulate(allDaysInBins) ) } #numPeriods 

S'il vous plaît laissez-moi savoir si vous trouvez plus de cas limites où la solution ci-dessus ne fonctionne pas.