FreeMove神器:一键解决Windows系统盘空间危机
2025/12/17 3:18:18
在数据分析和处理中,经常会遇到需要根据日期范围生成月份和年份的需求。比如,在人力资源管理系统中,可能会需要计算员工在某个时间段内每个月的工作天数,或者在财务系统中,需要按月度汇总交易数据。本文将通过实例,介绍如何利用R语言中的dplyr、purrr、tidyr和lubridate包来实现这一功能。
假设我们有一个数据集,包含员工的基本信息以及他们的工作起止日期:
df <- read.table(text = " PKID Name Gender DateStart DateEnd 68 PAUL 1 24/11/2021 23/02/2022 68 PAUL 1 24/04/2022 23/06/2023 40 KATE 2 01/01/2000 14/03/2000 40 KATE 2 03/12/2000 31/01/2001 ", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)我们希望将这些日期范围扩展为每个月的年份和月份,形成新的数据集。
以下是利用R语言进行日期处理和数据扩展的步骤:
library(dplyr) library(purrr) library(tidyr) library(l