如何在R中的某些条件后获得x天答案

【问题标题】：How to get x days after certain condition in R如何在R中的某些条件后获得x天
【发布时间】：2021-02-15 09:11:39
【问题描述】：

我有一个包含多个日期和条件的数据集。我想提取所有以条件 place == "A" 开头的行和所有以 place == "A" 开始日期和最多 7 天后的行。例如：

Date        Place       Value1      Value2
2018-10-27  C           20          8 
2018-10-29  A           10          5
2018-10-31  B           15          6
2018-11-4   C           17          9 
2018-11-8   D           18          5

我想要：

Date        Place       Value1      Value2
2018-10-29  A           10          5
2018-10-31  B           15          6
2018-11-4   C           17          9

如您所见，它必须在 7 天内提取具有 place == A 的第一行和所有行。第一天之后的地方像“A”没有意义，像“B”和“C”。它必须以“A”开头。它会跳过 2018-11-8，因为距离 2018-10-29 超过 7 天。

我试过这样的问题：R: Extract data based on date, "if date lesser than"，但我不知道如何提取 7 天。

【问题讨论】：

标签： r date extract

【解决方案1】：

我们可以使用match获取对应的Date值，并从中选择7天内的所有行。

library(dplyr)

df %>%
  mutate(Date = as.Date(Date)) %>%
  filter({tmp <- Date[match('A', Place)] 
          between(Date, tmp, tmp + 7)})

#        Date Place Value Value.1
#1 2018-10-29     A    10       5
#2 2018-10-31     B    15       6
#3 2018-11-04     C    17       9

dplyr 允许在全局环境中不创建临时变量的情况下执行操作，上面的解决方案可以用base R写成：

df$Date <- as.Date(df$Date)
date_val <- df$Date[match('A', df$Place)]
subset(df, Date >= date_val & Date <= date_val + 7)

数据

df <- structure(list(Date = structure(c(17831, 17833, 17835, 17839, 
17843), class = "Date"), Place = c("C", "A", "B", "C", "D"), 
    Value = c(20L, 10L, 15L, 17L, 18L), Value.1 = c(8L, 5L, 6L, 
    9L, 5L)), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

【讨论】：

【解决方案2】：

Base R 中的一个选项是

# Find the difference in days 

tmp1 <- df$Date - df[df$Place == "A", "Date"]

# Time differences in days
# [1] -2  0  2  6 10

# And then just subset your df 

df[df$Place == "A" | (tmp1  <= 7 & tmp1 > 0), ]

#         Date Place Value Value.1
# 2 2018-10-29     A    10       5
# 3 2018-10-31     B    15       6
# 4 2018-11-04     C    17       9

数据

df <- read.table( text = "Date        Place       Value       Value
2018-10-27  C           20          8 
2018-10-29  A           10          5
2018-10-31  B           15          6
2018-11-4   C           17          9 
2018-11-8   D           18          5 ", header = T)

df[, 1] <- as.Date(df[, 1])

【讨论】：

【解决方案3】：

即使这与 Ronak 的答案几乎相似，但也可以工作，但无需创建 tmp 变量。

#dput
dat <- structure(list(Date = c("2018-10-27", "2018-10-29", "2018-10-31", 
"2018-11-04", "2018-11-08"), Place = c("C", "A", "B", "C", "D"
), Value1 = c(20L, 10L, 15L, 17L, 18L), Value2 = c(8, 5, 6, 9, 
5)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

#code
library(dplyr)
dat %>% mutate(Date = as.Date(Date)) %>%
  filter(between(Date, Date[Place == "A"], Date[Place == "A"] + 7))
        Date Place Value1 Value2
1 2018-10-29     A     10      5
2 2018-10-31     B     15      6
3 2018-11-04     C     17      9

【讨论】：