之前已经提出过类似的问题，其中的问题是如何计算自事件以来的观察数量。我还有一个请求。如何计算自同一类型的观察以来的天数，以及查找自任何其他类型的事件以来的天数。我也有id。
请参阅下文进行说明。我正在尝试使用数据表在 R 中执行此操作，但收效甚微。
我有：
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。
以下使用
Chronlibrary(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 Rfor(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}
}
}
您应该得到以下输出
> 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
您可以使用特定事件编码对所有日期进行子集化，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。 也许这更容易做到，但这是我首先想到的事情。 DATAFRAME 只是您的数据框的名称。
编辑：如果我没看错的话，您想要在 ID 和事件列彼此不同的地方使用 NA 吗？然后你可以继续： DATAFRAME[which(DATAFRAME[,2] != DATAFRAME[,3]),c(4,5)] = NA 或类似的东西