计算R中单独数据帧中日期范围内的条目数

Question

我正在尝试计算df1中的行数，它包含事件的日期

df1 = data.frame(date = c("2021-07-31", "2021-08-01", "2021-08-12", "2021-08-14"))

在df2、的开始和结束日期内

df2 = data.frame(Id = c(1,2), 
Start = c("2021-06-01", "2021-08-01"), 
End = c("2021-08-15", "2021-09-15"))

在这个例子中，输出看起来像

Id      Start        End Count
1  1 2021-06-01 2021-08-15     3
2  2 2021-08-01 2021-09-15     3

我试过类似的例子。如何获得R中两个日期之间的计数？和如果日期落在R中系列中所有日期的日期范围内，则计数行，但没有成功。

如有任何帮助或建议，我们将不胜感激。非常感谢。

Answer 1

请注意：预期输出中的Id 1计数应该是4吗？

你可以group_by你的数据，并将落在%within%和interval的日期相加，如下所示：

df1 = data.frame(date = c("2021-07-31", "2021-08-01", "2021-08-12", "2021-08-14"))
df2 = data.frame(Id = c(1,2), 
Start = c("2021-06-01", "2021-08-01"), 
End = c("2021-08-15", "2021-09-15"))
library(dplyr)
library(lubridate)
df2 %>%
group_by(Id) %>%
mutate(Count = sum(as_date(df1$date) %within% lubridate::interval(Start, End)))
#> # A tibble: 2 × 4
#> # Groups:   Id [2]
#>      Id Start      End        Count
#>   <dbl> <chr>      <chr>      <int>
#> 1     1 2021-06-01 2021-08-15     4
#> 2     2 2021-08-01 2021-09-15     3

^{创建于2022-07-12由reprex包(v2.0.1)}

Answer 2

在outer中使用data.table::between。

f <- Vectorize((i, j) data.table::between(df1[i, 1L], df2[j, 2], df2[j, 3]))
transform(df2, count=colSums(outer(seq_len(nrow(df1)), seq_len(nrow(df2)), f)))
#   Id      Start        End count
# 1  1 2021-06-01 2021-08-15     4
# 2  2 2021-08-01 2021-09-15     3

请注意，"Date"格式是必需的，所以您可能需要事先这样做：

df1[] <- lapply(df1, as.Date)
df2[-1] <- lapply(df2[-1], as.Date)

---

数据：

df1 <- structure(list(date = structure(c(18839, 18840, 18851, 18853), class = "Date")), row.names = c(NA, 
-4L), class = "data.frame")
df2 <- structure(list(Id = c(1, 2), Start = structure(c(18779, 18840
), class = "Date"), End = structure(c(18854, 18885), class = "Date")), row.names = c(NA, 
-2L), class = "data.frame")

Answer 3

或带有base:

df2$Count <- apply(df2, 1, function(x) sum(as.Date(df1$date) %in% seq(as.Date(x["Start"]), as.Date(x["End"]), by = "1 day")))

输出：

Id      Start        End Count
1  1 2021-06-01 2021-08-15     4
2  2 2021-08-01 2021-09-15     3