Anzahl der Monate zwischen zwei Daten

Gibt es eine Standard- / gemeinsame Methode / Formel zur Berechnung der Anzahl der Monate zwischen zwei Daten in R?

Ich suche etwas, das der MathWorks-Monatsfunktion ähnelt

Ich wollte gerade sagen, dass das einfach ist, difftime()hört aber nach Wochen auf. Wie seltsam.

Eine mögliche Antwort wäre also, etwas zu hacken:

# turn a date into a 'monthnumber' relative to an origin
R> monnb <- function(d) { lt <- as.POSIXlt(as.Date(d, origin="1900-01-01")); \
                          lt$year*12 + lt$mon } 
# compute a month difference as a difference between two monnb's
R> mondf <- function(d1, d2) { monnb(d2) - monnb(d1) }
# take it for a spin
R> mondf(as.Date("2008-01-01"), Sys.Date())
[1] 24
R> 

Scheint ungefähr richtig. Man könnte dies in eine einfache Klassenstruktur einwickeln. Oder lass es als Hack :)

Bearbeiten: Scheint auch mit Ihren Beispielen aus dem Mathworks zu funktionieren:

R> mondf("2000-05-31", "2000-06-30")
[1] 1
R> mondf(c("2002-03-31", "2002-04-30", "2002-05-31"), "2002-06-30")
[1] 3 2 1
R> 

Das Hinzufügen der EndOfMonthFlagge bleibt dem Leser als Übung überlassen :)

Bearbeiten 2: Lässt difftimees möglicherweise weg, da es keine zuverlässige Möglichkeit gibt, Bruchdifferenzen auszudrücken, die mit dem difftimeVerhalten für andere Einheiten übereinstimmen würden .

Eine einfache Funktion ...

elapsed_months <- function(end_date, start_date) {
    ed <- as.POSIXlt(end_date)
    sd <- as.POSIXlt(start_date)
    12 * (ed$year - sd$year) + (ed$mon - sd$mon)
}

Beispiel...

>Sys.time()
[1] "2014-10-29 15:45:44 CDT"
>elapsed_months(Sys.time(), as.Date("2012-07-15"))
[1] 27
>elapsed_months("2002-06-30", c("2002-03-31", "2002-04-30", "2002-05-31"))
[1] 3 2 1

Für mich ist es sinnvoll, dieses Problem als einfaches Subtrahieren von zwei Daten zu betrachten, und da minuend − subtrahend = difference(Wikipedia) habe ich das spätere Datum zuerst in die Parameterliste aufgenommen.

Beachten Sie, dass es für Daten vor 1900 gut funktioniert, obwohl diese Daten interne Darstellungen des Jahres als negativ aufweisen, dank der Regeln zum Subtrahieren negativer Zahlen ...

> elapsed_months("1791-01-10", "1776-07-01")
[1] 174

Ich denke, dies ist eine genauere Antwort auf die Frage, die in Bezug auf die Parität mit der MathWorks-Funktion gestellt wird

MathWorks Monatsfunktion

MyMonths = months(StartDate, EndDate, EndMonthFlag)

Mein R-Code

library(lubridate)
interval(mdy(10012015), today()) %/% months(1)

Ausgabe (als der Code im April 2016 ausgeführt wurde)

[1] 6

Lubridate [Paket] bietet Tools, mit denen Datumsangaben einfacher analysiert und bearbeitet werden können . Diese Tools sind nachstehend nach allgemeinem Zweck zusammengefasst. Weitere Informationen zu den einzelnen Funktionen finden Sie in der Hilfedokumentation.

intervall {lubridate} erstellt ein Intervallklassenobjekt mit den angegebenen Start- und Enddaten . Wenn das Startdatum vor dem Enddatum liegt, ist das Intervall positiv. Andernfalls wird es negativ sein

today {lubridate} Das aktuelle Datum

Monate {Basis} Monat extrahieren Dies sind allgemeine Funktionen: Die Methoden für die internen Datums- / Zeitklassen werden hier dokumentiert.

% /% {base} gibt die Ganzzahldivision AKA (x% /% y) an (bis zum Rundungsfehler)

Es kann einen einfacheren Weg geben. Es ist keine Funktion, sondern nur eine Zeile.

length(seq(from=date1, to=date2, by='month')) - 1

z.B

> length(seq(from=Sys.Date(), to=as.Date("2020-12-31"), by='month')) - 1

Produziert:

[1] 69

Dies berechnet die Anzahl ganzer Monate zwischen den beiden Daten. Entfernen Sie die -1, wenn Sie den aktuellen Monat / Rest einschließen möchten, der kein ganzer Monat ist.

In der R-Help-Mailingliste befindet sich eine Nachricht wie Ihre (zuvor habe ich eine CRAN-Liste erwähnt).

Hier der Link . Es gibt zwei Lösungsvorschläge:

• Es gibt durchschnittlich 365,25 / 12 Tage pro Monat, daher gibt der folgende Ausdruck die Anzahl der Monate zwischen d1 und d2 an:

#test data 
d1 <- as.Date("01 March 1950", "%d %B %Y")    
d2 <- as.Date(c("01 April 1955", "01 July 1980"), "%d %B %Y")
# calculation 
round((d2 - d1)/(365.25/12))

• Eine andere Möglichkeit besteht darin, die Länge seq.Dateswie folgt zu ermitteln :

as.Date.numeric <- function(x) structure(floor(x+.001), class = "Date")
sapply(d2, function(d2) length(seq(d1, as.Date(d2), by = "month")))-1

library(lubridate)

case1: naive Funktion

mos<-function (begin, end) {
      mos1<-as.period(interval(ymd(begin),ymd(end)))
      mos<-mos1@year*12+mos1@month
      mos
}

Fall 2: Wenn Sie unabhängig von "Tag" nur "Monat" berücksichtigen müssen

mob<-function (begin, end) {
      begin<-paste(substr(begin,1,6),"01",sep="")
      end<-paste(substr(end,1,6),"01",sep="")
      mob1<-as.period(interval(ymd(begin),ymd(end)))
      mob<-mob1@year*12+mob1@month
      mob
}

Beispiel:

mos(20150101,20150228) # 1
mos(20150131,20150228) # 0
# you can use "20150101" instead of 20150101

mob(20150131,20150228) # 1
mob(20150131,20150228) # 1
# you can use a format of "20150101", 20150101, 201501

library(lubridate)
date1 = "1 April 1977"
date2 = "7 July 2017"

date1 = dmy(date1)
date2 = dmy(date2)
number_of_months = (year(date1) - year(date2)) * 12 + month(date1) - month(date2)

Unterschied in Monaten = 12 * Unterschied in Jahren + Unterschied in Monaten.

Das Folgende muss möglicherweise unter Verwendung der ifelseBedingung für die Monatsabzüge korrigiert werden

Für mich hat das funktioniert:

library(lubridate)

Pagos$Datediff <- (interval((Pagos$Inicio_FechaAlta), (Pagos$Inicio_CobFecha)) %/% months(1))

Die Ausgabe ist die Anzahl der Monate zwischen zwei Daten, die in einer Spalte des Pagos-Datenrahmens gespeichert sind.

Sie können die Funktion as.yearmon () aus dem Zoo-Paket verwenden. Diese Funktion konvertiert eine Variable vom Typ Datum in eine Variable vom Typ Jahr-Monat. Sie können zwei Variablen vom Typ Jahr-Monat subtrahieren und dann mit 12 multiplizieren, um die Differenz in Monaten wie folgt zu erhalten:

12 * (as.yearmon(Date1) - as.yearmon(Date2))

Datumsunterschied in Monaten

$date1 = '2017-01-20';
$date2 = '2019-01-20';

$ts1 = strtotime($date1);
$ts2 = strtotime($date2);

$year1 = date('Y', $ts1);
$year2 = date('Y', $ts2);

$month1 = date('m', $ts1);
$month2 = date('m', $ts2);

echo $joining_months = (($year2 - $year1) * 12) + ($month2 - $month1);

Ein weiterer kurzer und bequemer Weg ist folgender:

day1 <- as.Date('1991/04/12')
day2 <- as.Date('2019/06/10')
round(as.numeric(day2 - day1)/30.42)

[1] 338