如何确定日期范围内的唯一年份？ [关闭]答案

【问题标题】：How to determine unique years within date range? [closed]如何确定日期范围内的唯一年份？ [关闭]
【发布时间】：2020-02-19 10:11:26
【问题描述】：

我正在尝试确定客户使用医疗保健的年份。数据：

Clientnumber   Date start  Date end
1              01-03-2017  31-10-2017
1              01-02-2018  07-08-2018
1              01-11-2018  01-03-2019
1              25-03-2019  01-07-2020

对于这个客户，我想知道他/她是在哪些独特的年份注册的。因此，结果应该是： 2017, 2018, 2019, 2020 以及独特年份的计数：4。

有没有办法在 Excel 或 R 中做到这一点？

提前致谢。

【问题讨论】：

你试过使用YEAR函数吗？

标签： r excel rstudio

【解决方案1】：

在R中，我们可以获取长格式的数据，转换为日期并提取年份。对于每个客户端，我们可以创建一个逗号分隔的值uniqueYear，并计算不同Year 的数量。

library(dplyr)

df %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = -Clientnumber) %>%
  mutate(value = as.Date(value, "%d-%m-%Y"), 
         Year = format(value, "%Y")) %>%
  group_by(Clientnumber) %>%
  summarise(Un_year = toString(unique(Year)), 
            count = n_distinct(Year)) 

# Clientnumber  Un_year                count
#         <int> <chr>                  <int>
#1            1 2017, 2018, 2019, 2020     4

【讨论】：

【解决方案2】：

dplyr 和 purrr 选项可以是：

df %>%
 group_by(Clientnumber) %>%
 summarise(Years = map_chr(list(c(Date_start, Date_end)), 
                           ~ toString(unique(substr(., 7, 10)))))

  Clientnumber Years                 
         <int> <chr>                 
1            1 2017, 2018, 2019, 2020

如果你还想要计数，加上stringr：

df %>%
 group_by(Clientnumber) %>%
 summarise(Years = map_chr(list(c(Date_start, Date_end)), 
                           ~ toString(unique(substr(., 7, 10)))),
           n = str_count(Years, ",")+1)

  Clientnumber Years                      n
         <int> <chr>                  <dbl>
1            1 2017, 2018, 2019, 2020     4

如果情况稍微复杂一些，这意味着您想要第一年和最后一年之间的所有年份，即使它们不存在于数据中：

df %>%
 group_by(Clientnumber) %>%
 summarise(Years = map_chr(list(c(Date_start, Date_end)), 
                           ~ toString(reduce(range(as.numeric(substr(., 7, 10))), `:`))),
           n = str_count(Years, ",")+1)

【讨论】：