在 R 中：如何提取有关有效时间段的信息并将其应用于另一个数据集？

Question

我必须要合并的数据集：

数据集 1：包含“perc”有效的时间段：

set.seed(1)

example_df <- data.frame(ID = rep(1:2, each=2),   
start = c(as.Date("2014-01-01"), as.Date("2014-03-05"), as.Date("2014-01-13"), as.Date("2014-03-15")), 
                         end = c(as.Date("2014-03-05"), as.Date("2014-04-12"), as.Date("2014-03-01"), as.Date("2014-04-02")), 
                         perc = rnorm(mean= 30, sd= 10, 4)) 

数据集 2：包含每个月的工资：

 month_start <- as.Date("2014-01-01") + months(0:3)
    month_end <-  ceiling_date(month_start, "month") - days(1)

set.seed(1)
example_df2 <-  data.frame(month_start, month_end,
                           ID = rep(1:2, each=4),
                           pay = rnorm(mean= 2000, sd= 80, 8))

我们的目标是根据每个人的工作量计算每个月的工资。重要的是要考虑 perc 的有效时间段，这可能会在一个月内发生变化。

例如：

2014 年 1 月 ID 1：支付 = 1949.884（支付）*23.73546（perc）/100

因为 perc 在整个 1 月都有效。

但是，对于 3 月，直到 5 日，perc 为 23.73546，而 3 月剩余时间的 perc 为 31.83643。

因此，

ID 1 的 2014 年 3 月：工资 = 1949.884（工资）*23.73546（perc）/100/31（3 月天数）*5 + 1949.884（工资）*31.83643（perc）/100/31（3 月天数） *26

Answer 1

在 2 个数据帧之间以 left_join() 开头。 ID 的每个工作期将在此ID 的每个支付月期间复制。 然后，我们连续ifelse()，您可以确定是否应该计算总月份，只计算一部分，还是根本不计算。

library(tidyverse)

result <- example_df %>% 
  left_join(example_df2, by = 'ID') %>% 
  mutate(
    TEST_MONTH = ifelse(end >= month_start & start < month_end, 1, 0), 
    TEST_DAYS  = ifelse(TEST_MONTH == 1,
                        ifelse(end > month_end,
                               ifelse(start >= month_start, month_end - start + 1, month_end - month_start + 1), 
                               end - month_start + 1), 
                        0),
    PAID = pay * perc/100 * TEST_DAYS / as.numeric(month_end - month_start + 1)
  )

result %>% filter(ID == 1)

# ID      start        end     perc month_start  month_end      pay TEST_MONTH TEST_DAYS      PAID
# 1  1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546  2014-01-01 2014-01-31 1949.884          1        31 462.81390
# 2  1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546  2014-02-01 2014-02-28 2014.691          1        28 478.19633
# 3  1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546  2014-03-01 2014-03-31 1933.150          1         5  74.00678
# 4  1 2014-01-01 2014-03-05 23.73546  2014-04-01 2014-04-30 2127.622          0         0   0.00000
# 5  1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643  2014-01-01 2014-01-31 1949.884          0         0   0.00000
# 6  1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643  2014-02-01 2014-02-28 2014.691          0         0   0.00000
# 7  1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643  2014-03-01 2014-03-31 1933.150          1        27 536.03354
# 8  1 2014-03-05 2014-04-12 31.83643  2014-04-01 2014-04-30 2127.622          1        12 270.94364