我有
> table(a)
a
2017-1 2017-10 2017-11 2017-2 2017-4 2017-5 2017-6 2017-7 2017-8 2017-9 2018-1
4 3 3 4 3 4 4 3 1 1 1
2018-10 2018-2 2018-3 2018-4 2018-5 2018-6 2018-7 2019-1 2019-10 2019-11 2019-12
2 2 3 1 1 1 1 3 1 2 4
2019-2 2019-3 2019-4 2019-5 2019-6 2019-7 2019-8 2020-1 2020-10 2020-11 2020-12
1 1 6 2 1 7 3 1 3 3 3
2020-2 2020-3 2020-4 2020-5 2020-6 2020-7 2020-8 2020-9
2 1 1 2 2 1 1 7
对应yyyy-m，从2017-1到2020-12，即48个月。我需要连续计算每个月，2017-1对应1,2020-12对应48。
我跟踪了这个帖子，但是没有解决我的问题。
我更喜欢dplyr的解决方案，我尝试了:
arrange(a, date) %>% mutate(cons_date = dense_rank(date))
但显然有一些错误-a$date没有正确排列，例如2017-2存在，但在2017-10之后:
> head(arrange(a, date) %>% mutate(cons_date = dense_rank(date)), 10)
date cons_date
1 2017-1 1
2 2017-1 1
3 2017-1 1
4 2017-1 1
5 2017-10 2
6 2017-10 2
7 2017-10 2
8 2017-11 3
9 2017-11 3
10 2017-11 3
a <- structure(list(date = c("2018-3", "2019-8", "2017-1", "2020-11",
"2018-6", "2019-7", "2018-3", "2017-6", "2017-1", "2017-5", "2018-4",
"2019-5", "2017-11", "2017-11", "2017-10", "2019-11", "2019-6",
"2019-7", "2019-5", "2020-5", "2017-5", "2019-1", "2017-7", "2019-4",
"2019-12", "2017-5", "2020-10", "2020-5", "2020-7", "2019-11",
"2017-9", "2018-2", "2017-4", "2017-2", "2017-2", "2020-2", "2019-4",
"2020-9", "2017-10", "2017-6", "2018-3", "2017-5", "2017-7",
"2020-11", "2019-7", "2020-1", "2019-4", "2019-10", "2020-12",
"2020-3", "2020-6", "2020-11", "2019-4", "2020-6", "2019-4",
"2018-10", "2017-2", "2020-12", "2019-4", "2018-7", "2019-7",
"2017-10", "2020-10", "2017-1", "2017-4", "2017-2", "2020-9",
"2019-1", "2020-9", "2020-8", "2018-1", "2020-2", "2019-7", "2017-6",
"2020-10", "2019-7", "2017-11", "2018-10", "2019-1", "2018-2",
"2020-9", "2019-12", "2017-4", "2019-8", "2020-4", "2017-7",
"2020-9", "2020-12", "2019-2", "2020-9", "2017-1", "2019-12",
"2019-7", "2018-5", "2019-8", "2017-6", "2020-9", "2019-12",
"2017-8", "2019-3")), row.names = c(NA, -100L), class = "data.frame")
它不是Date类，因此，顺序将是字母数字。我们可以通过paste('01')转换为Date类，或者通过zoo(as.yearmon)转换为年度类
library(zoo)
library(dplyr)
a %>%
arrange(as.yearmon(date)) %>%
mutate(cons_date = dense_rank(as.yearmon(date))) %>%
slice_head(n = 10)
与产出
# date cons_date
#1 2017-1 1
#2 2017-1 1
#3 2017-1 1
#4 2017-1 1
#5 2017-2 2
#6 2017-2 2
#7 2017-2 2
#8 2017-2 2
#9 2017-4 3
#10 2017-4 3
关于OP对缺少'date'的关注，如果OP想跳过缺少的索引，那么我们可以使用match
a %>%
mutate(date1 = as.yearmon(date)) %>%
arrange(date1) %>%
mutate(cons_date = match(date1, as.yearmon(seq(min(as.Date(date1)),
max(as.Date(date1)), by = '1 month')))) %>%
select(-date1) %>%
slice_head(n = 10)
# date cons_date
#1 2017-1 1
#2 2017-1 1
#3 2017-1 1
#4 2017-1 1
#5 2017-2 2
#6 2017-2 2
#7 2017-2 2
#8 2017-2 2
#9 2017-4 4
#10 2017-4 4