我有一个reddit数据集，其中每一行代表一个reddit帖子，我有一个给定用户名的每个reddit帖子的情绪得分，我还有一个变量，捕捉同一个用户名写的所有帖子的平均情绪。
我正在尝试创建一个情绪指标相关的时间轴最低工资政策，在那里我想分类情绪每个用户名的基础上三个时期：
1-在政策公布之前，我们假设是在“2021-03-01”2-在政策公布之后但在实施之前，因此在“2021-03-01”之后但在“2021 - 09 -01”之前3-在政策实施之后，在“2021- 09 -01”
我已经能够按月或季度计算每个用户名的情绪，如下所示，但我想根据上面的具体政策时间轴创建每个用户名的情绪，我不知道如何做到这一点。
上传包
library(tidyverse)
library(lubridate)
library(zoo)打印特定列的数据示例
dput(df[1:5,c(3,4,21, 22, 23)])输出：
structure(list(date = structure(c(15149, 15150, 15150, 15150,
15150), class = "Date"), username = c("ax", "aa",
"cartman", "abc", "aff"
), quarter_yr = c("2011 Q2", "2011 Q2", "2011 Q2", "2011 Q2",
"2011 Q2"), sentiment_score = c("0", "-1", "1", "-1", "-1"),
avg_sentiment = c(0.0666666666666667, -0.777777777777778,
1, -1, -1)), class = c("grouped_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -5L), groups = structure(list(username = c("ax",
"cartman", "abc", "aff"), .rows = structure(list(5L, 4L, 1L, 2L, 3L), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -5L), .drop = TRUE))创建季度/年度变量
sentiment_df <- sentiment_df %>%
mutate(date = ymd(date),
quarter_yr = paste(year(date), quarters(date)))根据每个用户名的许多评论/帖子，计算其平均情绪得分：
sentiment_df <-
df %>% group_by(username, quarter_yr) %>% summarise(avg_sentiment = mean(as.numeric(sentiment_score)))用户名的季度情绪：
dput(sentiment_df[1:2,c(1,8)])输出
structure(list(username = c("cartman","aa"
), `2014 Q2` = c(NA_real_, NA_real_)), class = c("grouped_df",
"tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -2L), groups = structure(list(
username = c("cartman","aa"), .rows = structure(list(
1L, 2L), ptype = integer(0), class = c("vctrs_list_of",
"vctrs_vctr", "list"))), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -2L), .drop = TRUE))
2条答案
按热度按时间xa9qqrwz1#
klsxnrf12#
看起来您只是使用
mutate()和case_when()创建了一个新变量，然后按新变量分组。下面是我的尝试。这是您想要的吗？一个简短的说明，在你提供的数据中只有“之前”的日期。但我认为它应该对整个数据集都有效。