R - 使用多种事件类型和 ID 计算自上次事件以来经过的时间答案

【问题标题】：R - Calculate Time Elapsed Since Last Events with Multiple Event Types and IDsR - 使用多种事件类型和 ID 计算自上次事件以来经过的时间
【发布时间】：2020-03-24 11:25:00
【问题描述】：

之前有人问过类似的问题，问题是如何计算事件发生后的观察次数。我还有一个要求。如何计算自同一类型观察以来的天数，以及查找自任何其他类型事件以来的天数。我也有身份证。

为了说明，请参见下文。我正在尝试使用 Datatables 在 R 中执行此操作，但收效甚微。

我有什么：

  date     event  id
2000-07-06     2  1
2000-07-07     1  1
2000-07-09     0  1
2000-07-10     0  1
2000-07-15     2  1
2000-07-16     1  1
2000-07-20     0  1
2000-07-21     1  1
2000-07-06     1  2
2000-07-07     2  2
2000-07-15     0  2
2000-07-16     0  2
2000-07-17     2  2
2000-07-18     1  2

我想要的如下：

  date     event  id days_since_event_1 days_since_event_2
2000-07-06     2  1        NA                 NA
2000-07-07     1  1        NA                 1
2000-07-09     0  1        2                  3
2000-07-10     0  1        3                  4
2000-07-15     2  1        8                  9
2000-07-16     1  1        9                  1
2000-07-20     0  1        4                  5
2000-07-21     1  1        5                  6
2000-07-06     1  2        NA                 NA
2000-07-07     2  2        1                  NA
2000-07-15     0  2        9                  8
2000-07-16     0  2        10                 9
2000-07-17     2  2        11                 10
2000-07-18     1  2        12                 1

这两个事件是互斥的，即它们不能在同一天发生。希望听到一些好的建议。祝一切顺利。

【问题讨论】：

标签： r loops datatables

【解决方案1】：

下面使用Chron库来计算日期的差异

library(chron)

df$date <- chron(as.character(df$date),format=c(date="y-m-d"))

for(j in unique(df$id)){
  DaysSince1 <-NA
  DaysSince2 <-NA
  RowsWithID <- grep(j,df$id)

  for(i in RowsWithID){
    df$days_since_event_1[i] <- df$date[i]-df$date[i-DaysSince1]
    df$days_since_event_2[i] <- df$date[i]-df$date[i-DaysSince2]

    if(df$event[i]==1){DaysSince1<-1}
      else{DaysSince1<-DaysSince1+1}

    if(df$event[i]==2){DaysSince2<-1}
      else{DaysSince2<-DaysSince2+1}
  }
}

此代码给出以下结果

> df
       date event id days_since_event_1 days_since_event_2
1  00-07-06     2  1                 NA                 NA
2  00-07-07     1  1                 NA                  1
3  00-07-09     0  1                  2                  3
4  00-07-10     0  1                  3                  4
5  00-07-15     2  1                  8                  9
6  00-07-16     1  1                  9                  1
7  00-07-20     0  1                  4                  5
8  00-07-21     1  1                  5                  6
9  00-07-06     1  2                 NA                 NA
10 00-07-07     2  2                  1                 NA
11 00-07-15     0  2                  9                  8
12 00-07-16     0  2                 10                  9
13 00-07-17     2  2                 11                 10
14 00-07-18     1  2                 12                  1

为了解决您的评论，您可以在Base R 中执行以下操作以获取观察次数而不是天数。不需要库。

for(j in unique(df$id)){
  ObsSince1 <-NA
  ObsSince2 <-NA
  RowsWithID <- grep(j,df$id)

  for(i in RowsWithID){
    df$Obs_since_event_1[i] <- ObsSince1
    df$Obs_since_event_2[i] <- ObsSince2

    if(df$event[i]==1){ObsSince1<-1}
    else{ObsSince1<-ObsSince1+1}

    if(df$event[i]==2){ObsSince2<-1}
    else{ObsSince2<-ObsSince2+1}
  }
}

你应该得到以下输出

> df
         date event id Obs_since_event_1 Obs_since_event_2
1  2000-07-06     2  1                NA                NA
2  2000-07-07     1  1                NA                 1
3  2000-07-09     0  1                 1                 2
4  2000-07-10     0  1                 2                 3
5  2000-07-15     2  1                 3                 4
6  2000-07-16     1  1                 4                 1
7  2000-07-20     0  1                 1                 2
8  2000-07-21     1  1                 2                 3
9  2000-07-06     1  2                NA                NA
10 2000-07-07     2  2                 1                NA
11 2000-07-15     0  2                 2                 1
12 2000-07-16     0  2                 3                 2
13 2000-07-17     2  2                 4                 3
14 2000-07-18     1  2                 5                 1

【讨论】：

感谢您的回答。我现在发现我实际上对每个事件之间的天数不感兴趣，而是对观察次数感兴趣。你有解决办法吗？或者这可能只是另一个问题，要在堆栈交换上发布。
我已经编辑了我的回复，为您的新问题添加了“修复”。如果它适合您的需求，请考虑将其标记为已回答，

【解决方案2】：

您可以使用特定的事件编码对所有人的日期进行子集化，例如：

date.2 = DATAFRAME[which(DATAFRAME[,2]==2),1]

然后就做

DATAFRAME[which(DATAFRAME[,2]==2),5] = as.numeric(diff.Date(date.2))

等等。可能这更容易做到，但这是我想到的第一件事。 DATAFRAME 只是您的数据框的名称。

编辑：如果我没看错的话，您希望在 ID 和事件列彼此不同的地方使用 NA？然后你可以继续： DATAFRAME[which(DATAFRAME[,2] != DATAFRAME[,3]),c(4,5)] = NA 或类似的东西

【讨论】：

您好，是的，NA 会发生，因为该 ID 没有先前的事件。我意识到我输入了错误的问题，我不需要观察之间的天数，而是每个事件之间的观察次数。