R：计数日期之前和之后的观察次数答案

【问题标题】：R: count number of observations before and after dateR：计数日期之前和之后的观察次数
【发布时间】：2020-05-11 18:31:26
【问题描述】：

我有一个包含这些列的数据框：一个包含日期 (YYYY-MM-DD)，一个包含年份（YYYY 为数字形式），一个包含个人 ID，其他包含特征。

我想过滤掉个人，以便仅保留在日期之前至少有 10 次观察和在日期之后有 5 次观察的人（最少总数为 15），其余的被过滤掉。按日期或年份过滤都可以。

你能想出什么方法来做到这一点，它不包括我与原始数据帧进行比较的大量新数据帧 - 以加快进程吗？

【问题讨论】：

您能否展示一个具有预期输出的可重现的小示例，以便其他人可以测试
编写一个适用于个人的函数，并使用tapply 或dplyr::filter 一次性将其应用于所有个人。

标签： r filter count

【解决方案1】：

我不得不做类似的事情，希望能找到一些代码来节省时间......

我没有找到直接的等价物，所以这是我使用 data.table 的解决方案：

创建一个类似结构的数据表：

ID_seq <- c(5,5,6,8,9,9,9)
dt <- setDT(data.frame(ID = sequence(ID_seq)))
setkey(dt, ID)
dt[, YR := 1:.N, by = .(ID)]
dt$event <- rep(0, nrow(dt))
dt$event[c(4,11,17,25,38,46)] <- 1 # strategically place events

那么就是创建一个满足条件的列了。我将其设置为事件前后必须至少有 3 年。以post为基础：

dt2 <- dt[, counter := seq_len(.N), by = list(ID, cumsum(event == 1L))][, cond := fifelse(sum(counter == 3) >  1, 1, 0), by = ID][cond == 1 ,]

对于发帖者的情况，只需更改第二个语句中的条件即可。

【讨论】：

【解决方案2】：

用 194 个 obs 和 30 个变量标记数据框

过滤flags 数据框，使用select，使用dplyr::filter 获取所需列，使用str_detect 获取字符串条件：

   df <- select(flags, name) %>% filter(str_detect(flags$name, "^Al"))

print(df)

    name
1 Albania
2 Algeria

【讨论】：