根据参考日期时间过滤、分类和创建新变量

Question

我目前正在处理一个数据集，其中包含一些供水罐的记录，其中显示了对 5 个不同的罐 (IDENT) 进行技术检查的 DATE 以及TYPE 记录的检查只有两个值：“READ”表示油箱正常工作，“ERROR”表示油箱运行不佳。

IDENT	DATE	TYPE
X3	30/04/2021	ERROR
X1	1/05/2021	READ
X1	2/05/2021	ERROR
X4	3/05/2021	READ
X9	4/05/2021	ERROR
X6	5/05/2021	READ
X1	6/05/2021	READ
X3	7/05/2021	ERROR
X3	8/05/2021	READ

---

我必须为每个水箱创建一个可以过滤和选择每个 TYPE="ERROR" DATE 的数据框（指定水箱的日期集上是否没有记录错误是没有必要的显示它）并显示每个坦克的错误之前的最新TYPE="READ" DATE以及每个坦克的错误日期之后的最新DATE，以说明我要实现这张表：

| IDENT | READ_PRIOR |    ERROR   | POST_READ |
|:-----:|:----------:|:----------:|:---------:|
|   X3  |     NA     | 30/04/2021 | 8/05/2021 |
|   X3  |     NA     |  7/05/2021 | 8/05/2021 |
|   X1  |  1/05/2021 |  2/05/2021 | 6/05/2021 |
|   X9  |     NA     |  4/05/2021 |     NA    |

我尝试了什么？

我已经开始解决这个问题，方法是按日期按时间顺序排列数据集，并使用 tidyverse 包按 IDENT 分组，我也可以使用 top_n 函数为组选择最新的日期，但我的问题是我似乎无法找到一种方法来成功过滤或选择参考 TYPE="ERROR" 之前和之后的坦克的最新日期，所以这就是我头疼的地方。非常感谢你帮我找到我真正感激的人。

代码：

df<- tibble::tribble(
~IDENT  ~DATE   ~TYPE,
        
"X3",   "30/04/2021",   "ERROR",
        
"X1",   "1/05/2021",    "READ",
        
"X1",   "2/05/2021",    "ERROR",
        
"X4",   "3/05/2021",    "READ",
        
"X9",   "4/05/2021",    "ERROR",
        
"X6",   "5/05/2021",    "READ",
        
"X1",   "6/05/2021",    "READ",
        
"X3",   "7/05/2021",    "ERROR",
        
"X3",   "8/05/2021",    "READ")
        

非常感谢你们！

Answer 1

我们将 'DATE' 列转换为 Date 类（dmy - 来自 lubridate），arrange 按 'IDENT' 和 'DATE' 的行，按 'IDENT' 分组，重新编码 'READ' 值'READ_PRIOR' 和 'POST_READ' 与 case_when 基于 'ERROR' 的存在，删除 'TYPE' 中没有 'ERROR' 值的 'IDENT' 组，使用pivot_wider 重塑为 'wide' 格式和fill 'POST_READ' 中的值与每个 'IDENT' 的非 NA 相邻值

library(dplyr)
library(tidyr)
library(data.table)
library(lubridate)
df %>% 
  mutate(DATE = dmy(DATE)) %>%
  arrange(IDENT, DATE) %>% 
  group_by(IDENT) %>% 
  mutate(TYPE = case_when(TYPE == 'READ' & lead(TYPE) == 'ERROR' 
     ~ 'READ_PRIOR', TYPE == 'READ' ~ 'POST_READ', TRUE ~ TYPE)) %>%       
  filter('ERROR' %in% TYPE) %>%     
  mutate(rn = rowid(IDENT, TYPE)) %>% 
  pivot_wider(names_from = TYPE, values_from = DATE) %>% 
  fill(POST_READ) %>%
  ungroup %>%
  select(-rn)

-输出

# A tibble: 4 x 4
#  IDENT READ_PRIOR ERROR      POST_READ 
#  <chr> <date>     <date>     <date>    
#1 X1    2021-05-01 2021-05-02 2021-05-06
#2 X3    NA         2021-04-30 2021-05-08
#3 X3    NA         2021-05-07 2021-05-08
#4 X9    NA         2021-05-04 NA