如何解决在R中,如何在同一group_by中查找属于row定义的日期范围的其他行?
在R中,我有这个对象:
z <-
dplyr::tribble(
~event_id,~group_id,~date_event,~date_min,~date_max,1,"2019-11-11","2019-11-04","2019-11-18",2,"2019-11-13","2019-11-06","2019-11-20",3,"2019-11-19","2019-11-12","2019-11-26",4,"2020-04-30","2020-04-23","2020-05-07",5,"2019-11-05","2019-10-29",6,"2019-12-03"
) %>%
dplyr::mutate_if(is.character,lubridate::as_date)
我的数据遵循以下结构:每行一个event_id;每个组的group_id; date_event;以及介于date_event之前7天和之后7天之间的范围(date_min和date_max)。
我想知道的是:对于每一行(每个事件),在同一group_id中与该行的范围(基于date_min和date_max)匹配的其他事件是什么?!
- event_id = 2,属于group_id = 1,在其范围内,事件编号1和3也属于同一group_id。
我不确定我到底想要什么输出格式,但是我需要这个结果,而且我不知道该怎么解决。
有人可以帮忙吗? 提前致谢。最好,Wlademir。
解决方法
您可以先分组,然后使用purrr::map2
。为此,您可以传入这些日期阈值以同时进行映射,并将事件ID和日期向量作为附加参数:
library(dplyr)
library(purrr)
z2 <- z %>%
group_by(group_id) %>%
mutate(
event_ids_in_window = map2(
date_min,date_max,event_ids = event_id,dates = date_event,.f = function(date_min,event_ids,dates) {
event_ids[which(dates >= date_min & dates <= date_max)]
}
)
)
,
您可以使用正则表达式联接将数据与其自身联接,并计算范围内的日期。
{'a': 1,'b': [2,3,4],'c': 5}
现在可以计算每个ID可以使用多少个ID:
data <- fuzzyjoin::fuzzy_inner_join(z,z,by = c('group_id','date_min' = 'date_event','date_max' = 'date_event'),match_fun = c(`==`,`<=`,`>=`))
并使用以下代码获取重叠的ID:
library(dplyr)
data %>% count(event_id.x,group_id.x)
# A tibble: 6 x 3
# event_id.x group_id.x n
# <dbl> <dbl> <int>
#1 1 1 2
#2 2 1 3
#3 3 1 2
#4 4 1 1
#5 5 2 1
#6 6 2 1
请注意,每个ID也会相互重叠,因此,如果您需要通过执行data %>%
group_by(event_id.x) %>%
summarise(other_ids = list(event_id.y))
# event_id.x other_ids
# <dbl> <list>
#1 1 <dbl [2]>
#2 2 <dbl [3]>
#3 3 <dbl [2]>
#4 4 <dbl [1]>
#5 5 <dbl [1]>
#6 6 <dbl [1]>
从数据中删除此类ID,就可以了。
我们可以在data.table
中使用非等号联接
library(data.table)
setDT(z)[z,.N,on = .(group_id,date_min <= date_event,date_max >= date_event),by = .EACHI]
# group_id date_min date_max N
#1: 1 2019-11-11 2019-11-11 2
#2: 1 2019-11-13 2019-11-13 3
#3: 1 2019-11-19 2019-11-19 2
#4: 1 2020-04-30 2020-04-30 1
#5: 2 2019-11-05 2019-11-05 1
#6: 2 2019-11-26 2019-11-26 1
并返回“日期”和行索引
setDT(z)[z,.(.N,dates = .(date_event),rn = .(.I)),on =
.(group_id,by = .EACHI]
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