根据多个参考日期计算每个客户的事件发生次数

Question

我是 R 的新手，我有一个包含客户编号和数千个事件日期的数据集。数据格式如下：

data <- data.frame("Client"=c(rep(1, 4), rep(2, 3), rep(3, 2)), "Date"=as.Date(c("2015-11-20", "2015-12-04", "2016-01-08", "2016-04-07", "2015-12-19", "2016-02-02", "2016-02-21", "2016-01-04", "2016-02-12")), "Event"=rep(1, 9))
data
  Client       Date Event
1      1 2015-11-20     1
2      1 2015-12-04     1
3      1 2016-01-08     1
4      1 2016-04-07     1
5      2 2015-12-19     1
6      2 2016-02-02     1
7      2 2016-02-21     1
8      3 2016-01-04     1
9      3 2016-02-12     1

给定一组参考日期，

 refdates <- as.Date(c("2016-01-01", "2016-03-01"))

我想计算每个客户发生的事件数 (1) 参考日期后 30 天，(2) 参考日期前 0-30 天，以及 (3) 参考日期前 31-60 天对于参考日期集。

我希望输出是如下所示的数据框：

  Client    RefDate post30 prior30 prior31.60
1      1 2016-01-01      1       1          1
2      1 2016-03-01      0       0          1
3      2 2016-01-01      0       1          0
4      2 2016-03-01      0       2          0
5      3 2016-01-01      1       0          0
6      3 2016-03-01      0       1          1

我觉得我应该能够使用 plyr 来做到这一点，但我感觉有点过头了。请有人指出我正确的方向吗？

Answer 1

我在示例中使用了 dplyr。你说它只有几千行，所以只要参考日期的数量不太大，这不应该是计算量太大。

require(dplyr)

data <- data.frame("Client"=c(rep(1, 4), rep(2, 3), rep(3, 2)), "Date"=as.Date(c("2015-11-20", "2015-12-04", "2016-01-08", "2016-04-07", "2015-12-19", "2016-02-02", "2016-02-21", "2016-01-04", "2016-02-12")), "Event"=rep(1, 9))
data

refdates <- as.Date(c("2016-01-01", "2016-03-01"))

data %>%
  merge(refdates, all = T) %>%
  rename(RefDate = y) %>%
  mutate(
    post30 = ifelse(between(Date - RefDate, 1, 31), 1, 0),
    prior30 = ifelse(between(Date - RefDate, -30, 0), 1, 0),
    prior30.60 = ifelse(between(Date - RefDate, -60, -31), 1, 0)
         ) %>%
   group_by(Client, RefDate) %>%
   summarise(post30 = sum(post30),
            prior30 = sum(prior30),
            prior30.60 = sum(prior30.60)
  )

这产生了：

  Client    RefDate post30 prior30 prior30.60
   (dbl)     (date)  (dbl)   (dbl)      (dbl)
1      1 2016-01-01      1       1          1
2      1 2016-03-01      0       0          1
3      2 2016-01-01      0       1          0
4      2 2016-03-01      0       2          0
5      3 2016-01-01      1       0          0
6      3 2016-03-01      0       1          1

Answer 2

使用dplyr：

library(dplyr)
out <- data %>%
  merge(refdates) %>%
  rename(RefDate = y) %>%
  group_by(Client, RefDate) %>%
  mutate(Date.diff = Date - RefDate) %>%
  summarise(post30 = sum(Date.diff < 30 & Date.diff > 0),
            prior30 = sum(Date.diff < 0 & Date.diff > -30),
            prior31.60 = sum(Date.diff < -30 & Date.diff > -60))

out
  Client    RefDate post30 prior30 prior31.60
   (dbl)     (date)  (int)   (int)      (int)
1      1 2016-01-01      1       1          1
2      1 2016-03-01      0       0          1
3      2 2016-01-01      0       1          0
4      2 2016-03-01      0       2          0
5      3 2016-01-01      1       0          0
6      3 2016-03-01      0       1          1

Answer 3

这是一个基本的 R 方法。

do.call(rbind, lapply(refdates, FUN=function(i) {
  aggregate(cbind("post30"=data$Date - i > -1 & data$Date - i < 31,
                  "prior30"=data$Date - i > -31 & data$Date - i < 0, 
                  "prior31.60"=data$Date - i > -61 & data$Date - i < -30),
            list(data$Client), FUN=sum)
}))

这里是一个快速分解：

• aggregate 函数对每个客户在特定参考日期的时间窗口内的逻辑值求和。
• cbind 允许我们一次计算多个窗口以及在输出中添加名称。
• lapply 贯穿参考日期并调用aggregate。这会返回我们正在寻找的列表。
• 最后，do.call 接收这个 data.frames 列表，rbinds 它们创建一个单独的 data.frame。