结束日期与开始日期之间的日期差答案

【问题标题】：Date difference between end date to start date结束日期与开始日期之间的日期差
【发布时间】：2017-01-05 07:44:59
【问题描述】：

我的数据如下所示。

id   from data   to date
1   2015-03-09   2015-03-14
2   2015-02-22   2015-02-24
2   2015-05-06   2015-05-17
3   2015-02-12   2015-02-16
4   2015-03-10   2015-03-16
4   2015-03-22  2015-04-07
4   2015-06-07  2015-07-07
4   2015-07-06   2015-07-07
4   2015-08-02   2015-08-07

我想创建一个单独的变量，它是按 id 分组的截止日期和下一个起始日期之间的差异。所以id的第一次将是NA。我根据stackoverflow中的另一个答案尝试了下面的方法，但我不能实现这一目标。

library(data.table)
chf1 = data.table(id = chf$id,from date = chf$f.date,to_date = chf$t.date)
setkey(chf1,id)
chf1[,diff:=c(NA,difftime(from_date, to_date, units = "days")),by=id]

输出看起来像

id   from_date   to_date      difference
1   2015-03-09   2015-03-14     NA
2   2015-02-22   2015-02-24     NA
2   2015-05-06   2015-05-17     71
3   2015-02-12   2015-02-16     NA
4   2015-03-10   2015-03-16     NA
4   2015-03-22  2015-04-07      6
4   2015-06-07  2015-06-10      64
4   2015-07-06   2015-07-07     26
4   2015-08-02   2015-08-07     26

【问题讨论】：

我认为你需要chf1[,diff:=difftime(from_date, to_date, units = "days"),by=id] chf1$from_date 获取整个列并且按'id'分组不会有任何效果。此外，diff 需要在输出中附加 NA 或 0 或任何其他值，而不是 difftime
我理解这个错误。但是在将 chf1$from_date 更改为 from_date 后，我无法达到预期的输出。
因为您已经更改了值。请从data.table 创建步骤开始运行
为什么您的输入和预期输出在一条记录的to_date 列中具有不同的值？

标签： r data.table dplyr lubridate

【解决方案1】：

代码中存在三个问题

1)chf1$from_date,chf1$to_date获取整列，所以没有按'id'分组的效果

2) difftime 给出与初始列长度相同长度的输出。

3) 由于difftime 取'from_date' 的每个元素与'to_date' 的对应元素之间的差，所以不需要by = id

因此，代码可以

chf1[, diff1:=difftime(from_date, to_date, units = "days")]
chf1
#   id  from_date    to_date    diff1
#1:  1 2015-03-09 2015-03-14  -5 days
##2:  2 2015-02-22 2015-02-24  -2 days
#3:  2 2015-05-06 2015-05-17 -11 days
#4:  3 2015-02-12 2015-02-16  -4 days
#5:  4 2015-03-10 2015-03-16  -6 days
#6:  4 2015-03-22 2015-04-07 -16 days
#7:  4 2015-06-07 2015-07-07 -30 days
#8:  4 2015-07-06 2015-07-07  -1 days
#9:  4 2015-08-02 2015-08-07  -5 days

根据OP代码中的描述，如果我们需要得到'from_date'的下一个值之间的差异，在按'id'分组后，使用difftime上的shifted'from_date' 'to_date' 并将 (:= 它分配给 'diff1'。

chf1[,  diff1 := difftime(shift(from_date, type = "lead"), to_date, 
                        units = "days") , by = id]
chf1
#  id  from_date    to_date   diff1
#1:  1 2015-03-09 2015-03-14 NA days
#2:  2 2015-02-22 2015-02-24 71 days
#3:  2 2015-05-06 2015-05-17 NA days
#4:  3 2015-02-12 2015-02-16 NA days
#5:  4 2015-03-10 2015-03-16  6 days
#6:  4 2015-03-22 2015-04-07 61 days
#7:  4 2015-06-07 2015-07-07 -1 days
#8:  4 2015-07-06 2015-07-07 26 days
#9:  4 2015-08-02 2015-08-07 NA days

也可以

chf1[, diff1 := difftime(from_date, shift(to_date), units = "days"), by = id]

数据

chf <- structure(list(id = c(1L, 2L, 2L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), 
f.date = structure(c(16503, 
16488, 16561, 16478, 16504, 16516, 16593, 16622, 16649), class = "Date"), 
t.date = structure(c(16508, 16490, 16572, 16482, 16510, 16532, 
16623, 16623, 16654), class = "Date")), .Names = c("id", 
 "f.date", "t.date"), row.names = c(NA, -9L), class = "data.frame")

 chf1 = data.table(id = chf$id,from_date = chf$f.date,to_date = chf$t.date)

【讨论】：

嗨，我更新了问题中的代码，这是我的错误。但即使再次执行所有步骤后，我仍然没有得到预期的输出
@ssan 如果第三个是71，那chf1[, diff1 := difftime(from_date, shift(to_date), units = "days"), by = id]
这非常有效。感谢您的答复。我认为我们也可以将其更新为答案。我可以编辑答案吗？
@ssan 你说的第一条记录是什么意思。也许你需要chf1[, diff1 := difftime(from_date, shift(to_date, type = "lead"), units = "days"), by = id]
为了提高@akrun 优雅解决方案的速度，我们可以使用data.table 的IDate 类。所以应该是：cols <- c('from_date ','to_date'); chf1[,(cols):=lapply(.SD,as.IDate),.SDcols=cols]; chf1[, diff2 := from_date-shift(to_date), by = id]