按ID和重叠日期范围加入数据框 [英] Join dataframes by id and overlapping date range

问题描述

我有两个数据框x和y包含ids和日期的列。

  id.x<  -  c（1，2，4，5，7，8，10）
 date.x<  -  as.Date（c（2015-01-01，2015-01-02，2015-01-21，2015-01-13，2015-01-29 ，2015-01-01，2015-01-03），format =％Y-％m-％d）
x<  -  data.frame（id.x，date.x ）
 id.y<  -  c（1，2，3，6，7，8，9）
 date.y<  -  as.Date（c（2015-01-03 ，2015-01-29，2015-01-22，2015-01-13，2015-01-29，2014-12-31，2015-01-03）， format =％Y-％m-％d）
y<  -  data.frame（id.y，date.y）
  

我想通过匹配id和wether date.y发生在date.x + 3天内，例如个人1在date.y =2015-01-03发生事件y，在事件x的3天内，date.x =2015-01-01。

解决方案

您可以创建一个ifelse语句，创建一个等于date.x的向量，如果date.y< = date .x + 3和date.y> = date.x，等于date.y否则。然后根据这个向量合并两个：

  id.x<  -  c（1，2，4，5，7 ，8，10）
 date.x<  -  as.Date（c（2015-01-01，2015-01-02，2015-01-21，2015-01- 13，2015-01-29，2015-01-01，2015-01-03），format =％Y-％m-％d）
x < -  cbind。 data.frame（id.x，date.x）
 id.y<  -  c（1，2，3，6，7，8，9）
 date.y<  -  as。日期（c（2015-01-03，2015-01-29，2015-01-22，2015-01-13，2015-01-29，2014-12-31 ，2015-01-03），format =％Y-％m-％d）
y<  -  cbind.data.frame（id.y，date.y）
 
 safe.ifelse<  -  function（cond，yes，no）结构（ifelse（cond，yes，no），class = class（yes））
 
 match<  -  safe.ifelse （date.y< = date.x + 3& date.y> = date.x，
 match<  -  date.x，
 match<  -  date.y）
 
y $ date.x<  -  match 
 names（y）[1]<  - id.x
 
 dplyr :: left_join（x，y， by = c（id.x，date.x））
 
 id.x date.x date.y 
 1 1 2015-01-01 2015-01-03 
 2 2 2015- 01-02< NA> 
 3 4 2015-01-21< NA> 
 4 5 2015-01-13< NA> 
 5 7 2015-01-29 2015-01-29 
 6 8 2015-01-01< NA> 
 7 10 2015-01-03< NA> 
  

我从这个 safe.ifelse 函数http://stackoverflow.com/questions/6668963/how-to-prevent-ifelse-from-turning-date-objects-into-numeric-objects\">邮箱，因为基本ifelse语句会产生数字向量而不是日期向量。

I have two dataframes x and y that contain columns for ids and for dates.

id.x <- c(1, 2, 4, 5, 7, 8, 10)
date.x <- as.Date(c("2015-01-01", "2015-01-02", "2015-01-21", "2015-01-13", "2015-01-29", "2015-01-01", "2015-01-03"),format = "%Y-%m-%d")
x <- data.frame(id.x, date.x)
id.y <- c(1, 2, 3, 6, 7, 8, 9)
date.y <- as.Date(c("2015-01-03", "2015-01-29", "2015-01-22", "2015-01-13", "2015-01-29", "2014-12-31", "2015-01-03"), format = "%Y-%m-%d")
y <- data.frame(id.y, date.y)

I would like to join them into a new dataframe z by matching id and wether date.y occurs within date.x + 3 days, e.g. individual "1" had event "y" occur on date.y = "2015-01-03" which is within 3 days of event x on date.x = "2015-01-01".

解决方案

You can create an ifelse statement that creates a vector that is equal to date.x if date.y <= date.x + 3 and date.y >= date.x and equal to date.y otherwise. Then merge the two based on this vector:

id.x <- c(1, 2, 4, 5, 7, 8, 10)
date.x <- as.Date(c("2015-01-01", "2015-01-02", "2015-01-21", "2015-01-13", "2015-01-29", "2015-01-01", "2015-01-03"),format = "%Y-%m-%d")
x <- cbind.data.frame(id.x, date.x)
id.y <- c(1, 2, 3, 6, 7, 8, 9)
date.y <- as.Date(c("2015-01-03", "2015-01-29", "2015-01-22", "2015-01-13", "2015-01-29", "2014-12-31", "2015-01-03"), format = "%Y-%m-%d")
y <- cbind.data.frame(id.y, date.y)

safe.ifelse <- function(cond, yes, no) structure(ifelse(cond, yes, no), class = class(yes))

match <- safe.ifelse(date.y <= date.x+3 & date.y >= date.x, 
            match <- date.x,
            match <- date.y)

y$date.x <- match
names(y)[1] <- "id.x"

dplyr::left_join(x, y, by=c("id.x","date.x"))

  id.x     date.x     date.y
1    1 2015-01-01 2015-01-03
2    2 2015-01-02       <NA>
3    4 2015-01-21       <NA>
4    5 2015-01-13       <NA>
5    7 2015-01-29 2015-01-29
6    8 2015-01-01       <NA>
7   10 2015-01-03       <NA>

I borrowed the safe.ifelse function from this post because the base ifelse statement results in a numeric vector rather than a date vector.

这篇关于按ID和重叠日期范围加入数据框的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！